纽约大学行为贝叶斯建模入门教程(附111页slides全文下载)

【导论】贝叶斯推理是一种高效的数学框架,可以解决真实世界中不确定环境下的最佳决策问题。本教程来自于纽约大学的行为贝叶斯建模速成班,详细讨论了为什么要进行贝叶斯行为建模,以及如何实现这一建模过程。


介绍:


在本文中,详细讨论了贝叶斯行为建模的优势所在,将使用各种感知现象作为例子,同时分析用于贝叶斯建模任务的各种数学细节:似然比、nuisance参数、噪声度量、以及层次推理。我们将讨论模型拟合与比较技术,并仔细分析贝叶斯行为模型的优劣。


这份教程将从一组案例研究开始,逐步增加问题的复杂性。贝叶斯建模已经被广泛应用于多个主题领域中,因此,本文将分别介绍各领域中的应用原理,整篇教程结构如下:


  1. 非规则似然:Gestalt laws

  2. 似然与先验:Motion sickness

  3. Ambigulty from a nuisance parameter:Surface shade perception

  4. 噪声度量下的推理:声源定位

  5. 层次推理:变换点检测

  6. 模型拟合


原始链接:

http://www.cns.nyu.edu/malab/courses.html


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作者介绍:


Wei Ji Ma 是纽约大学神经科学与心理学的助教,他的研究兴趣在于跨领域决策问题,包括洞察力、关注力、工作记忆、社会认知,以及规划等问题。他从Groningen大学获得物理学Ph.D学位,并曾在Caltech与Rochester大学获得计算神经科学博士后岗位。


附slides全文:


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