Cognitive Modeling of Human Memory and Learning: A Non-Invasive Brain-Computer Interfacing Approach
Vorschläge für Computermodelle des menschlichen Gedächtnisses und Lernens unter Verwendung eines Brain-Computer-Interfacing (BCI)-Ansatzes
Die Modellierung des menschlichen Gedächtnisses ist aus zwei Perspektiven wichtig. Erstens kann die genaue Anpassung des Modells an das Kurzzeit- oder Arbeitsgedächtnis einer Person bei der Vorhersage der zukünftigen Gedächtnisleistung der Person helfen. Zweitens bieten Gedächtnismodelle einen biologischen Einblick in die Kodierungs- und Abrufmechanismen, die von den Neuronen in den aktiven Hirnlappen, die am Gedächtnisprozess beteiligt sind, durchgeführt werden. Dieses Buch modelliert das menschliche Gedächtnis von einem kognitiven Standpunkt aus, indem es Hirnaktivierungen nutzt, die von der Hirnrinde durch elektroenzephalographische (EEG) und funktionelle Nahinfrarot-Spektroskopie (f-NIR) erfasst werden.
Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach" (Kognitive Modellierung des menschlichen Gedächtnisses und Lernens - Ein nicht-invasiver Ansatz für Gehirn-Computer-Schnittstellen) beginnt mit einem Überblick über die frühen Modelle des Gedächtnisses. Die Autoren schlagen dann ein vereinfachtes Modell des Arbeitsgedächtnisses (WM) vor, das auf dem unscharfen Hebb'schen Lernen beruht. Eine zweite Perspektive von Gedächtnismodellen befasst sich mit der Modellierung des Kurzzeitgedächtnisses (STM) im Zusammenhang mit der zweidimensionalen Rekonstruktion von Objektformen aus visuell untersuchten, gespeicherten Instanzen. Ein drittes Modell bewertet die subjektive motorische Lernfähigkeit beim Autofahren anhand fehlerhafter motorischer Aktionen. Andere Modelle stellen eine neuartige Strategie für den Entwurf eines zweischichtigen tiefen Long Short-Term Memory (LSTM) Klassifizierungsnetzwerks vor und befassen sich mit der Bewertung der kognitiven Belastung bei motorischen Lernaufgaben im Zusammenhang mit dem Autofahren. Das Buch endet mit abschließenden Bemerkungen, die auf den in den vorangegangenen Kapiteln gewonnenen Prinzipien und experimentellen Ergebnissen basieren.
Untersucht den Umfang von Computermodellen des Gedächtnisses und des Lernens mit besonderem Schwerpunkt auf der Klassifizierung von Gedächtnisaufgaben durch Deep-Learning-basierte Modelle.
Schlägt zwei Algorithmen des Type-2 Fuzzy Reasoning vor: Interval Type-2 Fuzzy Reasoning (IT2FR) und General Type-2 Fuzzy Sets (GT2FS)
Berücksichtigt drei Klassen von kognitiven Belastungen in den motorischen Lernaufgaben für Fahrschüler.
Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach (Kognitive Modellierung des menschlichen Gedächtnisses und Lernens - Ein nicht-invasiver Ansatz für Gehirn-Computer-Schnittstellen) ist für Forscher auf dem Gebiet der kognitiven Neurowissenschaften und der Mensch-Gehirn-Computer-Schnittstellen interessant. Es ist auch für Studenten der Informatik/Elektrotechnik/Elektronik von Nutzen.
| ISBN: | 9781119705864 |
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| Einband: | Hardcover |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 272 |
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