...
首页> 外文期刊>Neuron >Bayesian Decision Models: A Primer
【24h】

Bayesian Decision Models: A Primer

机译:贝叶斯决策模型:一个底漆

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

To understand decision-making behavior in simple, controlled environments, Bayesian models are often useful. First, optimal behavior is always Bayesian. Second, even when behavior deviates from optimality, the Bayesian approach offers candidate motels to account for suboptimalities. Third, a realist interpretation of Bayesian models opens the door to studying the neural representation of uncertainty. In this tutorial, we review the principles of Bayesian models of decision making and then focus on five case studies with exercises. We conclude with reflections and future directions.
机译:要了解简单,受控环境中的决策行为,贝叶斯模型通常很有用。 首先,最佳行为总是贝叶斯。 其次,即使行为偏离最优性时,贝叶斯方法也提供候选汽车,以考虑次优。 第三,贝叶斯模型的真实主义解释打开了研究不确定的神经形象的大门。 在本教程中,我们审查了贝叶斯主义决策模型的原则,然后专注于练习的五个案例研究。 我们以反思和未来的指示得出结论。

著录项

  • 来源
    《Neuron》 |2019年第1期|共12页
  • 作者

    Ma Wei Ji;

  • 作者单位

    NYU Ctr Neural Sci New York NY 10003 USA;

  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 神经病学;
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号