Modelarea cognitivă a memoriei și învățării umane: O abordare non-invazivă de interfațare creier-computer

Titlul original:

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

Conținutul cărții:

Propune modele computaționale ale memoriei și învățării umane folosind o abordare de interfațare creier-computer (BCI)

Modelarea memoriei umane este importantă din două perspective. În primul rând, ajustarea precisă a modelului la memoria pe termen scurt sau la memoria de lucru a unei persoane poate ajuta la prezicerea performanțelor de memorie ale subiectului în viitor. În al doilea rând, modelele de memorie oferă o perspectivă biologică asupra mecanismelor de codificare și reamintire întreprinse de neuronii prezenți în lobii activi ai creierului, care participă la procesul de memorare. Această carte modelează memoria umană din punct de vedere cognitiv prin utilizarea activărilor cerebrale obținute din cortex prin mijloace electroencefalografice (EEG) și spectroscopice funcționale în infraroșu apropiat (f-NIRs).

Modelarea cognitivă a memoriei și învățării umane O abordare non-invazivă de interfațare creier-computer începe cu o prezentare generală a primelor modele de memorie. Autorii propun apoi un model simplist de memorie de lucru (WM) construit cu ajutorul învățării fuzzy Hebbian. O a doua perspectivă a modelelor de memorie se referă la modelarea memoriei pe termen scurt (STM) în contextul reconstrucției 2-dimensionale a formei obiectului din instanțe memorate examinate vizual. Un al treilea model evaluează abilitatea subiectivă de învățare motorie în conducere din acțiuni motorii eronate. Alte modele introduc o strategie nouă de proiectare a unei rețele de clasificare a memoriei pe termen lung și scurt (LSTM) cu două straturi și se ocupă, de asemenea, de evaluarea încărcăturii cognitive în sarcinile de învățare motorie asociate cu conducerea. Cartea se încheie cu observații finale bazate pe principiile și rezultatele experimentale dobândite în capitolele anterioare.

Examinează domeniul de aplicare al modelelor computaționale ale memoriei și învățării, cu accent special pe clasificarea sarcinilor de memorie prin modele bazate pe învățarea profundă.

Propune doi algoritmi de raționament fuzzy de tip 2: Interval Type-2 fuzzy reasoning (IT2FR) și General Type-2 Fuzzy Sets (GT2FS)

Consideră trei clase de sarcini cognitive în sarcinile de învățare motorie pentru cei care învață să conducă.

Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach (Modelarea cognitivă a memoriei și învățării umane: o abordare non-invazivă a interfeței creier-computer) va fi atractivă pentru cercetătorii din neuroștiința cognitivă și interfețele om/cerbore-computer. Este, de asemenea, benefică pentru studenții absolvenți de știința calculatoarelor/inginerie electrică/electronică.