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基于证据积累的认知决策神经网络模型
1
作者
陈思羽
潘晚坷
胡传鹏
《心理科学进展》
2025年第12期2043-2053,I0001,共12页
证据积累模型在反应时间建模领域已取得显著进展,但该模型缺乏刺激编码等重要过程。结合人工神经网络,研究者能够提取刺激特征并将其嵌入证据积累过程,实现从刺激编码、认知加工到决策反应的全过程建模。基于证据积累的认知决策神经网...
证据积累模型在反应时间建模领域已取得显著进展,但该模型缺乏刺激编码等重要过程。结合人工神经网络,研究者能够提取刺激特征并将其嵌入证据积累过程,实现从刺激编码、认知加工到决策反应的全过程建模。基于证据积累的认知决策神经网络模型通常包含刺激加工、证据积累和决策判断三个模块,其在多选项决策、时序刺激和神经激活模拟中展现了初步潜力。认知决策神经网络模型为模拟人类决策全过程提供了新途径,未来可以与数字孪生脑等进行结合,泛化到更复杂的决策情境,推动对人类认知的深入理解。
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关键词
认知过程
证据积累模型
计算建模
人工神经网络
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题名
基于证据积累的认知决策神经网络模型
1
作者
陈思羽
潘晚坷
胡传鹏
机构
南京师范大学心理学院
出处
《心理科学进展》
2025年第12期2043-2053,I0001,共12页
基金
国家自然科学基金(项目编号:32471097)资助。
文摘
证据积累模型在反应时间建模领域已取得显著进展,但该模型缺乏刺激编码等重要过程。结合人工神经网络,研究者能够提取刺激特征并将其嵌入证据积累过程,实现从刺激编码、认知加工到决策反应的全过程建模。基于证据积累的认知决策神经网络模型通常包含刺激加工、证据积累和决策判断三个模块,其在多选项决策、时序刺激和神经激活模拟中展现了初步潜力。认知决策神经网络模型为模拟人类决策全过程提供了新途径,未来可以与数字孪生脑等进行结合,泛化到更复杂的决策情境,推动对人类认知的深入理解。
关键词
认知过程
证据积累模型
计算建模
人工神经网络
Keywords
cognitive process
evidence accumulation models
computational modeling
artificial neural networks
分类号
B841 [哲学宗教]
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作者
出处
发文年
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1
基于证据积累的认知决策神经网络模型
陈思羽
潘晚坷
胡传鹏
《心理科学进展》
2025
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