Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Palgrave Macmillan Mai 2018, 2018

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 152 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783319812434

Título
Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Autor
Antonio Kolossa
Editorial
Springer, Palgrave Macmillan Mai 2018
Año de publicación
2018
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3319812432
ISBN 13
9783319812434
Peso del artículo
242 gramos
Dimensiones
235x155x9 mm

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