論文の概要: Inverse decision-making using neural amortized Bayesian actors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03710v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 10:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 19:43:43.723924
• Title: Inverse decision-making using neural amortized Bayesian actors
• Title（参考訳）: ニューラルアモート化ベイズアクターを用いた逆意思決定
• Authors: Dominik Straub, Tobias F. Niehues, Jan Peters, Constantin A. Rothkopf,
• Abstract要約: 我々は、教師なしの方法で幅広いパラメータ設定で訓練されたニューラルネットワークを用いてベイズアクターを記憶する。 推定された後続分布は,その存在する解析解を用いて得られた分布と密接に一致していることを示す。 そして、より複雑なコスト関数において、先行とコストの間の識別可能性の問題が発生することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.128377007314317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bayesian observer and actor models have provided normative explanations for many behavioral phenomena in perception, sensorimotor control, and other areas of cognitive science and neuroscience. They attribute behavioral variability and biases to different interpretable entities such as perceptual and motor uncertainty, prior beliefs, and behavioral costs. However, when extending these models to more complex tasks with continuous actions, solving the Bayesian decision-making problem is often analytically intractable. Moreover, inverting such models to perform inference over their parameters given behavioral data is computationally even more difficult. Therefore, researchers typically constrain their models to easily tractable components, such as Gaussian distributions or quadratic cost functions, or resort to numerical methods. To overcome these limitations, we amortize the Bayesian actor using a neural network trained on a wide range of different parameter settings in an unsupervised fashion. Using the pre-trained neural network enables performing gradient-based Bayesian inference of the Bayesian actor model's parameters. We show on synthetic data that the inferred posterior distributions are in close alignment with those obtained using analytical solutions where they exist. Where no analytical solution is available, we recover posterior distributions close to the ground truth. We then show that identifiability problems between priors and costs can arise in more complex cost functions. Finally, we apply our method to empirical data and show that it explains systematic individual differences of behavioral patterns.
• Abstract（参考訳）: ベイジアン・オブザーバとアクター・モデルは、認知科学や神経科学の多くの分野において、知覚、感覚運動制御など多くの行動現象の規範的な説明を提供してきた。 行動の多様性とバイアスは、知覚や運動の不確実性、事前の信念、行動コストなど、さまざまな解釈可能な実体に起因している。 しかし、これらのモデルを連続的な行動を伴うより複雑なタスクに拡張する場合、ベイズ決定問題の解法はしばしば解析的に難解である。 さらに、振る舞いデータからパラメータを推測するためにそのようなモデルを反転させることは、計算的にさらに困難である。 したがって、研究者は通常、ガウス分布や二次コスト関数のような容易に抽出可能な成分にモデルを制約する。 これらの制限を克服するために、教師なしの方法で幅広いパラメータ設定で訓練されたニューラルネットワークを用いてベイズアクターを記憶する。 事前トレーニングされたニューラルネットワークを使用することで、ベイジアンアクターモデルのパラメータの勾配に基づくベイジアン推定を実行することができる。 本研究では, 推定された後続分布が, 存在する解析解を用いて得られた分布と密接な相関関係にあることを示す。 解析解が得られない場合、基底真理に近い後続分布を復元する。 そして、より複雑なコスト関数において、先行とコストの間の識別可能性の問題が発生することを示した。 最後に,本手法を実証データに適用し,行動パターンの系統的個人差を説明する。

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