Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Idioma: inglés
Editorial: Palgrave Macmillan, 2016
- Tapa dura
- Usado
Librería: Buchpark, Trebbin, AlemaniaBuchpark
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Condición: Usado - Excelente
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Zustand: Sehr gut | Sprache: Englisch | Produktart: Bücher | 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.
N° de ref. del artículo 26669998/12
- Título
- Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
- Autor
- Kolossa, Antonio
- Editorial
- Palgrave Macmillan
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Sehr gut
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319322842
- ISBN 13
- 9783319322841
- Catálogos de vendedores
- Bücher
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.
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De la contraportada
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.
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