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9783319322841 - Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference de Kolossa, Antonio (16 resultados)
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference.
Librería: Universitätsbuchhandlung Herta Hold GmbH, Berlin, Alemania
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
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Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319322842 ISBN 13: 9783319322841
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This authored monograph supplies empirical evidence for the Bayesian brain hypothesis bymodeling event-related potentials (ERP) of the human electroencephalogram (EEG)during successive trials in cognitive tasks. The employed observer models are useful to computeprobability distributions over observable events and hidden states, depending onwhich are present in the respective tasks. Bayesianmodel selection is then used to choose the model which best explains the ERP amplitudefluctuations.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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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: Buchpark, Trebbin, Alemania
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Añadir al carritoCondición: Sehr gut. 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.
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Mai 2016, 2016
ISBN 10: 3319322842 ISBN 13: 9783319322841
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This authored monograph supplies empirical evidence for the Bayesian brain hypothesis bymodeling event-related potentials (ERP) of the human electroencephalogram (EEG)during successive trials in cognitive tasks. The employed observer models are useful to computeprobability distributions over observable events and hidden states, depending onwhich are present in the respective tasks. Bayesianmodel selection is then used to choose the model which best explains the ERP amplitudefluctuations.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. 152 pp. Englisch.
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2016
ISBN 10: 3319322842 ISBN 13: 9783319322841
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Provides empirical evidence for the Bayesian brain hypothesis Presents observer models which are useful to compute probability distributions over observable events and hidden states Helps the reader to better understand the neural codin.
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Computational Modeling of Neural Activities for Statistical Inference
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Palgrave Macmillan Mai 2016, 2016
ISBN 10: 3319322842 ISBN 13: 9783319322841
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
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Añadir al carritoBuch. Condición: Neu. 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.
