独立行政法人科学技術振興機構ERATO岡ノ谷情動情報プロジェクト 東京大学新領域創成科学研究科 独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター
独立行政法人科学技術振興機構ERATO岡ノ谷情動情報プロジェクト 独立行政法人理化学研究所 脳科学総合研究センター 東京大学総合文化研究科
2011 年 18 巻 4 号 p. 204-213
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本稿では,隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model,HMM)を用いた神経活動データ,行動データの解析手法について紹介する.実験的に操作可能な変数とは独立に状態が変化するような非定常なデータを解析する上で,隠れマルコフモデルによるアプローチは有効である.著者らが行った小鳥の歌に関する神経活動データの解析,行動データの解析の事例を中心に,その有用性と今後の展望について議論する.
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