2D-26: 強化学習を用いた協調学習型BCIの特性評価
| 発表番号 | 2D-26 |
| 発表タイトル | 強化学習を用いた協調学習型BCIの特性評価 |
| 筆者氏名・所属 | 林勲 (関西大学) |
| アブストラクト | 最近，脳信号を用いて外部機械を制御するBCI(Brain Computer Interface)において，数理モデルを介在して制御の安定性を確保する研究が推進されている．また，外部エージェントの強化学習の内部報酬に脳示唆を用いる協調学習が提案されている．本研究では，この協調学習型BCIの特性評価法を議論する．例として，迷路探索問題を取り上げ，近赤外分光法（NIRS）によるエージェント教示を課題の困難性，課題の精度，被験者の負担の三要素により総合評価する． |
| 論文 | PDFファイル |
