Hướng dẫn sử dụng

Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference

Loại tài liệu: Tài liệu số - Book

Thông tin trách nhiệm: Kolossa, Antonio

Nhà Xuất Bản: Springer International Publishing AG

Năm Xuất Bản: 2016

Chia sẻ

Tải ứng dụng tại các liên kết sau để xem đầy đủ tài liệu.

Tóm tắt

This authored monograph supplies empirical evidence for the Bayesian brain hypothesis by modeling event-related potentials (ERP) of the human electroencephalogram (EEG) during successive trials in cognitive tasks. The employed observer models are useful to compute probability distributions over observable events and hidden states, depending on which are present in the respective tasks. Bayesian model selection is then used to choose the model which best explains the ERP amplitude fluctuations. Thus, this book constitutes a decisive step towards a better understanding of the neural coding and computing of probabilities following Bayesian rules. The target audience primarily comprises research experts in the field of computational neurosciences, but the book may also be beneficial for graduate students who want to specialize in this field.

Ngôn ngữ:en
Thông tin trách nhiệm:Kolossa, Antonio
Thông tin nhan đề:Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Nhà Xuất Bản:Springer International Publishing AG
Loại hình:Book
Bản quyền:©Springer International Publishing Switzerland 2016
Mô tả vật lý:144 p.
Năm Xuất Bản:2016

(Sử dụng ứng dụng VNU- LIC quét QRCode này để mượn tài liệu)

(Lưu ý: Sử dụng ứng dụng Bookworm để xem đầy đủ tài liệu. Bạn đọc có thể tải Bookworm từ App Store hoặc Google play với từ khóa "VNU LIC”)

  • Chủ đề
TÀI NGUYÊN KHÁC