Rescorla-Wagner Model

Rescorla-Wagner Model（レスコーラ＝ワーグナー・モデル）は、生物が刺激間の連合（例えば、恐怖条件付けにおける音とショック）をどのように学習するかを予測する、連合学習の定量的理論である。このモデルは、学習は予測誤差、すなわち、起こると予想されることと実際に起こることの差によって駆動されると提案している。予測誤差が大きいと学習は速く、予測誤差が小さいと学習は遅くなる。このモデルは、漸近学習曲線、ブロッキング効果、および刺激相互作用を捉え、学習ダイナミクスを理解するための原理的な枠組みを提供する。