Az emberi emlékezet és tanulás kognitív modellezése: Egy nem invazív agy-számítógép-interfacing megközelítés

Eredeti címe:

Cognitive Modeling of Human Memory and Learning: A Non-Invasive Brain-Computer Interfacing Approach

Könyv tartalma:

Javaslat az emberi memória és tanulás számítási modelljeire egy agy-számítógép interfész (BCI) megközelítéssel

Az emberi memória modellezése két szempontból is fontos. Először is, a modell pontos illesztése az egyén rövid távú vagy munkamemóriájához segíthet az alany jövőbeli memóriateljesítményének előrejelzésében. Másodszor, a memóriamodellek biológiai betekintést nyújtanak az aktív agylebenyekben jelen lévő, a memorizálási folyamatban részt vevő neuronok által végzett kódolási és felidézési mechanizmusokba. Ez a könyv az emberi memóriát kognitív szempontból modellezi az agykéregből elektroenkefalográfiás (EEG) és funkcionális közeli infravörös-spektroszkópiai (f-NIR) eszközökkel nyert agyi aktivációk felhasználásával.

Az emberi memória és tanulás kognitív modellezése A nem invazív agy-számítógép interfész megközelítés a memória korai modelljeinek áttekintésével kezdődik. A szerzők ezután a munkamemória (WM) fuzzy Hebbian tanulással felépített, egyszerűsített modelljét javasolják. A memóriamodellek második perspektívája a rövid távú memória (STM) modellezésével foglalkozik a vizuálisan vizsgált, megjegyzett példányokból történő 2 dimenziós tárgy-alak rekonstrukciójának összefüggésében. Egy harmadik modell a szubjektív motoros tanulási készséget értékeli a vezetés során a hibás motoros cselekvésekből. Más modellek egy új stratégiát vezetnek be egy kétrétegű, mély, hosszú rövidtávú memória (LSTM) osztályozó hálózat kialakítására, és a vezetéshez kapcsolódó motoros tanulási feladatok kognitív terhelésének értékelésével is foglalkoznak. A könyv a korábbi fejezetekben megszerzett elveken és kísérleti eredményeken alapuló záró megjegyzésekkel zárul.

Vizsgálja a memória és a tanulás számítógépes modelljeinek alkalmazási körét, különös tekintettel a memóriafeladatok mélytanulás-alapú modellekkel történő osztályozására.

Javasolja a 2. típusú fuzzy következtetés két algoritmusát: Intervallum típusú-2 fuzzy következtetés (IT2FR) és általános típusú-2 fuzzy halmazok (GT2FS).

A vezetést tanulók motoros tanulási feladataiban a kognitív terhelés három osztályát veszi figyelembe.

A Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach a kognitív idegtudomány és az ember/agy-számítógép interfészek kutatóinak fog tetszeni. Hasznos az informatika/elektromos/elektronikai mérnöki tudományok végzős hallgatói számára is.