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J-GLOBAL ID:201902265449224784   整理番号:19A2654196

Bayes脳モデルの下でのモジュール性合成への挑戦【JST・京大機械翻訳】

Challenges to the Modularity Thesis Under the Bayesian Brain Models
著者 (2件):
資料名:
巻: 13  ページ: 353  発行年: 2019年 
JST資料番号: U7072A  ISSN: 1662-5161  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 文献レビュー  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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モジュール性仮定は,認知科学におけるほとんどの理論的および経験的アプローチの中心である。Bayes Brain(BB)モデルは,予測誤差最小化の単一の計算原理の下で,認識,および動作を認識することを目的とするニューロ計算モデルのクラスである。BBモデルの提案は,モジュール性仮定が個々のモジュールの計算分離を必要とするので,心のモジュール的性質と矛盾することを論じた。本レビューでは,BBモデルがモジュール性の仮定にどのように対処するかを検討した。初期の感覚過程に対するトップダウンの影響の経験的証拠は,モジュール化に対する事例としてしばしば引用される。モジュール化においては,このようなトップダウン効果は,感覚処理の初期の不正確な段階の出力の注意的な変調に起因している。注意仲介議論は,モジュール化を防御する。BBモデルにおける注意の新しい概念を用いてこの議論を解析した。著者らは,BBモデルの情報パッシング方式の中で,情報処理の古典的なボトムアップ対トップダウンの二選択を調和させることを試みた。モジュール性仮定を扱うBBモデルに関連する理論的考察と経験的知見をレビューした。さらに,知覚と運動システムのモジュール性を調べた。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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精神障害  ,  中枢神経系 
引用文献 (76件):
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