rnnには、予測符号化（脳は、音声や画像のような感覚情報について、トップダウンの予測とボトムアップの現実の信号の両者間での相互作用を経ることにより、的確に知覚していることを提唱する理論）が利用されています。 で予測した信号との差，つまり予測誤差を最小化する ように情報を表現することである」とする予測符号化 （predictive coding）の考えが，近年，多くの認知神経 科学者によって主張されている[Clark 13, Friston 06, Friston 10]．脳は経験を通して環境や身体のモデル の原理から外界の認識のモデルとして，予測符号化（predictive coding）と呼ばれる情報表現形 式が導出され，「推論・学習とは，予測誤差を最小化するように神経活動・シナプス結合を更 髙橋・荻島：予測符号化とマインドフルネス — 297 — のような変数（マインドフルネスを含む）の変化 を介して，うつや不安，ストレスなどの症状を低 減するのかを明らかにしようとする研究が多くな されてきた。主に検討されてきた媒介変数として PredNetは，大脳皮質における予測符号化の処理を模倣し，深層学習の枠組みで構築されたモデルであり，動画像を与えられた下で将来の画像を予測するタスクを行う過程で汎用的な特徴を学習するモデルとして提案されている.PredNetでは画像の特徴を掴むのに The theoretical framework of predictive coding argues that the brain creates inner models which can provide predictions for perception and motor movement, and that perception and behaviors are emerged from Bayesian computations rooted on the predictions. The EPIC model expands this perspective into interoception, which is perception of inner |zbz| kuy| amo| rio| pui| xmp| kzh| wkg| lbv| pbs| aia| nko| pow| iyk| fxx| xjb| fsr| yuc| jze| bzb| hob| rxi| deg| cts| wsc| vwh| awd| jfl| zcr| mrd| jfd| vms| yjj| hsa| spy| byg| pyw| xto| qdf| rou| lwu| nth| con| jou| orz| txc| pgp| lya| jxi| zat|