効率よく学習するには

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS21001

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2021/02/27

タイトル(英語): To learn more efficiently

著者名: 上地 彩斗(沖縄高専),宮良 一生(琉球大学),高木 博(琉球大学)

著者名(英語): Sato Uechi(National Institute of Technology, Okinawa College (NIT,Okinawa College)),Issei Miyara(University of Ryukyus),Hiroshi Takagi(University of Ryukyus)

キーワード: 脳|神経|集中学習|分散学習|Ｉｚｈｉｋｅｖｉｃｈモデル|Brain|Neuron|Massed learning|Distributed learning|Izhikevich model

要約(日本語): ウェブ上で動作するニューロンシミュレーターを使用して、印加電流の間隔と刺激の大きさの違いによる神経細胞活動の違いを観察し、効率的に学習をするためには、集中学習と分散学習では、どちらが効果的であるかについて検討した。今回の実験条件では、集中学習よりも分散学習のほうが効果的であることが示唆された。

要約(英語): Using a neuron simulator that operates on the web, observe the difference in nerve cell activity due to the difference in the interval of the applied current and the magnitude of the stimulus, and concentrate and distributed learning on what kind of current should be applied for efficient learning. Under our experimental conditions this time, it was suggested that distributed learning can be learned more efficiently than intensive learning.

本誌: 2021年3月2・3日次世代産業システム研究会-1

本誌掲載ページ: 1-4 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,030 Kバイト