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Kentaro Katahira (トーク | 投稿記録) 細編集の要約なし |
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ドリフト拡散モデルにおけるエビデンスの蓄積過程は,開始点<math>z</math>から始まり,一定のドリフト率に従ってエビデンスが蓄積される(図1)。そして,境界の<math>a</math>もしくはその反対側の境界までエビデンスが蓄積されると反応が出力される。図1の場合,<math>a</math>に到達すると反応Aが出力され,0に到達すると反応Bが出力される。開始点と境界(a)との距離が遠いほど,エビデンスの蓄積にかかる時間が長くなる。また,開始点から境界までの蓄積過程における速度は,ドリフト率にも依存する。ドリフト率が大きいほど,境界まで到達する時間は短くなる。開始点,ドリフト率,境界,そして非決定時間がドリフト拡散モデルの主なパラメータである。 | ドリフト拡散モデルにおけるエビデンスの蓄積過程は,開始点<math>z</math>から始まり,一定のドリフト率に従ってエビデンスが蓄積される(図1)。そして,境界の<math>a</math>もしくはその反対側の境界までエビデンスが蓄積されると反応が出力される。図1の場合,<math>a</math>に到達すると反応Aが出力され,0に到達すると反応Bが出力される。開始点と境界(a)との距離が遠いほど,エビデンスの蓄積にかかる時間が長くなる。また,開始点から境界までの蓄積過程における速度は,ドリフト率にも依存する。ドリフト率が大きいほど,境界まで到達する時間は短くなる。開始点,ドリフト率,境界,そして非決定時間がドリフト拡散モデルの主なパラメータである。 | ||
[[Image:Sakurai fig 1.jpg|thumb|320px|<b>図1.ラットのレバー押し反応の行動形成</b><br />( より改変)]]<br> | |||
==モデルの定式化== | ==モデルの定式化== |
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