Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Introduction to Modeling Cognitive Processes de Tom Verguts

Introduction to Modeling Cognitive Processes

Autor Tom Verguts
en Limba Engleză Hardback – feb 2022

Introduction to Modeling Cognitive Processes este un manual introductiv conceput special pentru cercetătorii din neuroștiințe cognitive care au nevoie de instrumente conceptuale riguroase pentru a naviga prin abundența de teorii și date experimentale actuale. Considerăm că volumul reprezintă o resursă fundamentală, deoarece transformă ipotezele teoretice în formulări matematice precise, fără a solicita cititorului cunoștințe matematice avansate prealabile. Structura cărții urmărește o progresie logică, începând cu bazele modelării și procesele de luare a deciziilor, continuând cu algoritmi de învățare supervizată — precum regula Hebbiană, regula delta și retropropagarea în rețele neuronale multistrat. Remarcăm atenția deosebită acordată metodelor de analiză statistică, esențiale pentru estimarea parametrilor și evaluarea comparativă a modelelor, procese vitale în cercetarea modernă. În a doua jumătate, autorul Tom Verguts explorează direcții recente: învățarea prin recompensă (reinforcement learning), modelele bayesiene și modelarea interacțiunilor sociale. Comparabil cu Introduction to Neural and Cognitive Modeling de Daniel S. Levine în ceea ce privește rigoarea academică, textul lui Verguts se distinge prin actualitatea sa tehnologică și orientarea spre implementare. În timp ce alte lucrări se concentrează pe istoria dezvoltării rețelelor, acest volum este actualizat pentru fluxul de lucru contemporan, utilizând exclusiv Python. Subliniem valoarea pedagogică a exercițiilor cu grade diferite de dificultate și disponibilitatea codului sursă într-un depozit GitHub dedicat, ceea ce permite cititorului să înceapă propria programare imediat. Este o lucrare echilibrată care facilitează tranziția necesară de la simpla intuiție la modelarea computațională sistematică.

Citește tot Restrânge

Preț: 39566 lei

Puncte Express: 593

Carte disponibilă

Livrare economică 04-18 mai
Livrare express 17-23 aprilie pentru 5218 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780262045360
ISBN-10: 0262045362
Pagini: 256
Ilustrații: 49
Dimensiuni: 181 x 261 x 22 mm
Greutate: 0.77 kg
Editura: MIT Press Ltd

De ce să citești această carte

Recomandăm acest volum studenților și cercetătorilor care doresc să treacă de la teorii descriptive la modele predictive riguroase. Cititorul câștigă o bază solidă în Python aplicat neuroștiințelor, învățând să estimeze parametri și să evalueze modele. Este un instrument esențial pentru oricine vrea să înțeleagă arhitectura cogniției prin simulare numerică, oferind un echilibru rar între rigoarea teoretică și aplicabilitatea practică imediată prin exerciții și cod.

Despre autor

Tom Verguts este un cercetător și profesor recunoscut în domeniul neuroștiințelor cognitive, specializat în dezvoltarea modelelor computaționale pentru a explica procesele de învățare, control cognitiv și luare a deciziilor. Prin această lucrare publicată la MIT Press Ltd, autorul își propune să democratizeze accesul la instrumentele matematice complexe, oferind o resursă pedagogică ce reflectă experiența sa vastă în cercetarea academică. Abordarea sa pune accent pe claritatea conceptuală și pe necesitatea ca noile generații de cercetători să stăpânească limbajele de programare moderne precum Python.

Cuprins

Preface and Acknowledgments ix
1 What Is Cognitive Modeling? 1
2 Decision Making 17
3 Hebbian Learning 37
4 The Delta Rule 53
5 Multilayer Networks 69
6 Estimating Parameters in Computational Models 89
7 Testing and Comparing Computational Models 107
8 Reinforcement Learning: The Gradient Ascent Approach 123
9 Reinforcement Learning: The Markov Decision Process Approach 133
10 Unsupervised Learning 153
11 Bayesian Models 173
12 Interacting Organisms 191
Convention and Notation 203
Glossary 205
Hints and Solutions to Select Exercises 207
Notes 217
References 219
Index 243

Descriere scurtă

"A broad introductory treatment of cognitive modeling for students and researchers who want an accessible primer"--

Descriere

An introduction to computational modeling for cognitive neuroscientists, covering both foundational work and recent developments. Cognitive neuroscientists need sophisticated conceptual tools to make sense of their field’s proliferation of novel theories, methods, and data. Computational modeling is such a tool, enabling researchers to turn theories into precise formulations. This book offers a mathematically gentle and theoretically unified introduction to modeling cognitive processes. Theoretical exercises of varying degrees of difficulty throughout help readers develop their modeling skills. After a general introduction to cognitive modeling and optimization, the book covers models of decision making; supervised learning algorithms, including Hebbian learning, delta rule, and backpropagation; the statistical model analysis methods of model parameter estimation and model evaluation; the three recent cognitive modeling approaches of reinforcement learning, unsupervised learning, and Bayesian models; and models of social interaction. All mathematical concepts are introduced gradually, with no background in advanced topics required. Hints and solutions for exercises and a glossary follow the main text. All code in the book is Python, with the Spyder editor in the Anaconda environment. A GitHub repository with Python files enables readers to access the computer code used and start programming themselves. The book is suitable as an introduction to modeling cognitive processes for students across a range of disciplines and as a reference for researchers interested in a broad overview.