Titre original :
Cognitive Modeling of Human Memory and Learning: A Non-Invasive Brain-Computer Interfacing Approach
Contenu du livre :
Propose des modèles informatiques de la mémoire humaine et de l'apprentissage en utilisant une approche d'interface cerveau-ordinateur (BCI).
La modélisation de la mémoire humaine est importante à deux égards. Premièrement, l'adaptation précise du modèle à la mémoire à court terme ou à la mémoire de travail d'un individu peut aider à prédire les performances de mémoire du sujet à l'avenir. Deuxièmement, les modèles de mémoire fournissent un aperçu biologique des mécanismes d'encodage et de rappel mis en œuvre par les neurones présents dans les lobes actifs du cerveau, qui participent au processus de mémorisation. Cet ouvrage modélise la mémoire humaine d'un point de vue cognitif en utilisant les activations cérébrales obtenues à partir du cortex par électroencéphalographie (EEG) et par spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (f-NIRs).
Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach (Modélisation cognitive de la mémoire et de l'apprentissage humains : une approche non invasive de l'interface cerveau-ordinateur) commence par un aperçu des premiers modèles de mémoire. Les auteurs proposent ensuite un modèle simpliste de la mémoire de travail (WM) construit avec l'apprentissage Hebbien flou. Une deuxième perspective de modèles de mémoire concerne la modélisation de la mémoire à court terme (MCT) dans le contexte de la reconstruction bidimensionnelle de la forme d'un objet à partir d'instances mémorisées examinées visuellement. Un troisième modèle évalue la capacité subjective d'apprentissage de la conduite à partir d'actions motrices erronées. D'autres modèles introduisent une nouvelle stratégie de conception d'un réseau classificateur profond à deux couches de mémoire à long terme (LSTM) et traitent également de l'évaluation de la charge cognitive dans les tâches d'apprentissage moteur associées à la conduite. Le livre se termine par des remarques finales basées sur les principes et les résultats expérimentaux acquis dans les chapitres précédents.
Examine la portée des modèles informatiques de la mémoire et de l'apprentissage en mettant l'accent sur la classification des tâches de mémoire par des modèles basés sur l'apprentissage profond.
Propose deux algorithmes de raisonnement flou de type 2 : Raisonnement flou de type 2 par intervalles (IT2FR) et Ensemble flou de type 2 général (GT2FS).
Il considère trois classes de charges cognitives dans les tâches d'apprentissage moteur pour les apprenants de la conduite.
Cognitive Modeling of Human Memory and Learning A Non-invasive Brain-Computer Interfacing Approach intéressera les chercheurs en neurosciences cognitives et en interfaces homme/cerveau/ordinateur. Il est également utile aux étudiants diplômés en informatique/ingénierie électrique/électronique.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781119705864 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Relié |
| Année de publication : | 2020 |
| Nombre de pages : | 272 |
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