Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Neural Model of Rule Discovery with Relatively Short-Term Sequence Memory

論文の概要: A Neural Model of Rule Discovery with Relatively Short-Term Sequence Memory

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06839v1
Date: Sat, 07 Dec 2024 06:38:41 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-11 14:38:51.380742
Title: A Neural Model of Rule Discovery with Relatively Short-Term Sequence Memory
Title（参考訳）: 相対的短期記憶を用いたルール発見のニューラルモデル
Authors: Naoya Arakawa,
Abstract要約: いくつかの流体インテリジェンスタスクは、イベントシーケンスにおける規則性の発見を必要とする。ニューラルネットワークモデルは、比較的短期記憶を持つイベントシーケンスにおいて、流体インテリジェンスや規則性発見を説明するために構築された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: This report proposes a neural cognitive model for discovering regularities in event sequences. In a fluid intelligence task, the subject is required to discover regularities from relatively short-term memory of the first-seen task. Some fluid intelligence tasks require discovering regularities in event sequences. Thus, a neural network model was constructed to explain fluid intelligence or regularity discovery in event sequences with relatively short-term memory. The model was implemented and tested with delayed match-to-sample tasks.
Abstract（参考訳）: 本稿では,事象列における規則性発見のためのニューラル認知モデルを提案する。流体インテリジェンスタスクでは、被験者は、第1のタスクの比較的短期記憶から規則性を発見する必要がある。いくつかの流体インテリジェンスタスクは、イベントシーケンスにおける規則性の発見を必要とする。このように、比較的短期記憶を持つ事象系列における流体知能や規則性発見を説明するために、ニューラルネットワークモデルを構築した。モデルは実装され、遅延マッチ・トゥ・サンプル・タスクでテストされた。

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