Bayesian Cognitive Modeling pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Cambridge University Press

作者:Michael D. Lee

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:2014-4-14

价格:USD 51.00

装帧:Paperback

isbn号码:9781107603578

丛书系列:

图书标签:

• 贝叶斯
• 认知科学
• 心理学
• 认知神经科学
• 认知建模
• 计算认知科学
• 统计学
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• 模型比较
• 认知建模
• 数据分析

探索人类心智的精妙构造：一本关于认知科学、计算模型与神经基础的深度导览 本书并非直接探讨贝叶斯认知建模（Bayesian Cognitive Modeling）的具体技术或应用，而是将读者置于一个更宏大、更基础的认知科学图景之中。我们着眼于人类心智如何构建对世界的理解、如何做出决策、如何学习和记忆，以及这一切背后的神经生物学机制。这是一次深入的、跨学科的探险，旨在揭示认知系统的内在逻辑、运作原理及其在复杂环境中的适应性。 第一部分：心智的基石——感知、表征与推理的挑战 本部分聚焦于认知科学的核心议题：我们如何从原始的感官输入中构建出稳定、有意义的内部世界模型？我们探讨了感知系统面临的固有挑战——信息的缺失、噪声与歧义性。我们将详细审视几种关键的认知表征形式，不仅仅是符号表征，还包括分布式表征和动态表征的潜力与局限。 感知的构建性与多模态整合： 我们深入分析了视觉、听觉和触觉信息如何被整合，形成统一的感知体验。重点讨论了“自上而下”的预期（priors）在塑造“自下而上”的感官输入中所扮演的角色。我们将追溯从视网膜到皮层的处理路径，强调感知并非被动的接收过程，而是一个主动的、基于假设检验的构建过程。这部分内容将大量引用关于“预测编码”（Predictive Coding）的经典论述，但着重于其认知哲学含义而非纯粹的数学推导。 记忆的架构与功能： 记忆系统被视为认知能力的核心支柱。我们不会仅仅罗列工作记忆、短期记忆和长期记忆的经典模型，而是探讨这些系统如何相互作用以支持复杂的认知任务。我们详细考察了情景记忆的重构性质，以及语义知识是如何在功能网络中被组织和提取的。此外，我们将探讨情绪与动机如何对记忆的编码和提取产生深刻影响，这涉及到边缘系统与海马体回路的交互作用。 推理的局限与系统： 人类在逻辑推理和概率判断方面表现出的系统性偏差，是理解认知非理性行为的关键。本部分细致区分了启发式（Heuristics）和系统化（Systematic）的认知过程。我们考察了启发式如何作为一种高效的认知捷径运作，即便它们在某些情况下会导致系统性错误。通过对“双过程理论”（Dual Process Theories）的批判性回顾，我们旨在理解理性与直觉在日常决策中的动态平衡。 第二部分：行为的驱动力——决策、学习与动机的动力学 认知活动最终表现为行为。本部分转向对选择、适应性行为和目标导向行为的理解。我们不再将决策视为纯粹的优化问题，而是将其置于时间压力、资源限制和不确定性的现实背景下进行考察。 决策的价值评估与权衡： 我们探讨了如何评估不同选择的潜在效用（Utility）。除了标准的期望理论框架，我们投入大量篇幅研究了“前瞻性偏误”（Prospective Bias）、贴现率（Discounting Rates）在时间偏好中的作用，以及面对风险和不确定性时，个体如何进行权衡。特别关注了“损失厌恶”（Loss Aversion）如何系统性地扭曲我们的风险选择。 学习的机制与适应性： 学习是个体适应环境变化的核心能力。本部分侧重于行为学习（如经典与操作性条件反射）与认知学习（如概念形成与模式识别）之间的桥梁。我们考察了强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理如何在大脑中得以实现，特别是奖赏系统（如多巴胺能通路）如何编码预测误差并指导未来的行为调整。理解学习的本质在于理解信息是如何被整合到已有的知识结构中，并随时准备替换那些不再具有预测力的信念。 动机、目标设定与执行控制： 认知过程很少在真空中发生；它们通常由内在或外在的动机所驱动。我们将探讨动机如何设定认知努力的水平，并如何影响注意力资源的分配。执行控制（Executive Control）——包括任务转换、抑制干扰和保持工作记忆——被视为高级认知功能的执行层。我们分析了前额叶皮层（PFC）在维持和更新目标状态中的关键作用，以及如何通过目标层级结构来组织复杂的、长期的行为序列。 第三部分：心智的硬件——神经科学的视角与连接的解释 要真正理解认知，我们必须回归其生物学基础。本部分将认知模型置于神经解剖学的背景下进行检验，探索计算功能是如何在生物神经元层面得以实现的。 皮层区域的功能特化与整合： 我们系统地回顾了认知神经科学的关键发现，特别是针对不同皮层区域（如顶叶、颞叶、额叶）在空间认知、物体识别和执行功能中的特有贡献。我们强调，高级认知功能很少局限于单一区域，而是依赖于大规模的、动态的神经回路的协同运作。 连接组学与认知流： 随着神经影像技术（如fMRI和EEG/MEG）的进步，我们现在能够更好地追踪信息在不同脑区间的流动路径。本部分将探讨功能连接（Functional Connectivity）和结构连接（Structural Connectivity）如何共同决定认知的效率和模式。我们会讨论“默认模式网络”（Default Mode Network, DMN）在内在思考和自我参照过程中的作用，以及它与任务正向网络之间的动态转换。 神经可塑性与认知发展： 认知系统并非一成不变的。本部分探讨了神经可塑性——大脑改变其连接和功能以适应经验的能力——在整个生命周期中的重要性。从童年期的关键敏感期到成人期的经验依赖性重塑，我们将考察环境输入如何“雕刻”我们的大脑结构，从而永久性地影响我们的认知能力和行为倾向。 结论：跨越鸿沟的统一愿景 本书的最终目标是提供一个整合性的视角，即如何将抽象的认知功能描述与具体的生物实现联系起来。我们认为，理解人类心智的复杂性，要求我们同时关注信息处理的结构、行为的适应性目标，以及底层神经网络的动态变化。通过对这三个维度的深入审视，我们希望能为读者构建一个扎实的基础，去评估和欣赏人类心智在自然界中演化出的非凡计算能力。读者将带着一套批判性的工具箱离开，用以审视从简单的知觉判断到复杂的道德推理等一切心智活动。

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这本书和Farrell相比就是另一个风格，几十页搞定统计概率的部分。。。剩下全是example。不过这年头有那么多好的probabilistic programming的library，谁还用winbugs。。。。

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这本书和Farrell相比就是另一个风格，几十页搞定统计概率的部分。。。剩下全是example。不过这年头有那么多好的probabilistic programming的library，谁还用winbugs。。。。

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学贝叶斯先读三神书，之后才轮到此书，所以三神书有五星评价，此书四星足以。一个衍生问题是读了三神书还需要读此书吗？如果要做认知建模，那么可以拿此书来参考，因为书中的例子之多简直令人发指，在实践上有很大的参考价值，可相对的此书缺乏原理解析，虽然介绍了一些概念，例如The Savage–Dickey method，但更多只提了一下而无详细推敲，所以学习贝叶斯原理离不开三神书，离得开此书。另外需要注意的一点是此书最多算是贝叶斯相关的初级和中级水平过渡参考书，它不适用于入门，原因就是它较为忽视基础原理，但却实实在在超多实例且都被切分为简短的篇章，相当友好。中级向上的贝叶斯书籍推荐我还在读的《Fundamentals of nonparametric Bayesian inference》，颇有难度啊。

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这本书和Farrell相比就是另一个风格，几十页搞定统计概率的部分。。。剩下全是example。不过这年头有那么多好的probabilistic programming的library，谁还用winbugs。。。。