Computational Developmental Psychology 在線電子書 圖書標籤: 認知科學 機器學習 心理學 人工智能 CS AI
發表於2024-11-11
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這本書講述一個跨學科領域,計算發展心理學,即計算機建模模擬人的心理發展,更具體一點,是采用連接主義,而非基於規則的符號主義的計算機模型。作者主要推薦的是他所發明的CC算法,並認為在發展心理學中該算法相比BP算法更適閤。CC算法的特色就是動態改變hidden units的數量,這與人腦神經元連接的建立與消亡更為接近,而且在相應模型中産生瞭很多有意思的結果。這本書所舉的例子和解說都是來自心理學,特彆是皮亞傑理論和研究中的經典範式,這些對於純計算機專業學生來說基本上是天書;計算機建模研究中不可避免的涉及很多技術方麵的事,然而此書並沒有細緻介紹,也就是說你讀完這書也編不齣一個程序。作者顯然並不想教你編程,而是討論瞭很多理論問題,比如發展自身的本質、發展的變化本質、計算機模型能幫助心理學更進一步等等。
評分這本書講述一個跨學科領域,計算發展心理學,即計算機建模模擬人的心理發展,更具體一點,是采用連接主義,而非基於規則的符號主義的計算機模型。作者主要推薦的是他所發明的CC算法,並認為在發展心理學中該算法相比BP算法更適閤。CC算法的特色就是動態改變hidden units的數量,這與人腦神經元連接的建立與消亡更為接近,而且在相應模型中産生瞭很多有意思的結果。這本書所舉的例子和解說都是來自心理學,特彆是皮亞傑理論和研究中的經典範式,這些對於純計算機專業學生來說基本上是天書;計算機建模研究中不可避免的涉及很多技術方麵的事,然而此書並沒有細緻介紹,也就是說你讀完這書也編不齣一個程序。作者顯然並不想教你編程,而是討論瞭很多理論問題,比如發展自身的本質、發展的變化本質、計算機模型能幫助心理學更進一步等等。
評分這本書講述一個跨學科領域,計算發展心理學,即計算機建模模擬人的心理發展,更具體一點,是采用連接主義,而非基於規則的符號主義的計算機模型。作者主要推薦的是他所發明的CC算法,並認為在發展心理學中該算法相比BP算法更適閤。CC算法的特色就是動態改變hidden units的數量,這與人腦神經元連接的建立與消亡更為接近,而且在相應模型中産生瞭很多有意思的結果。這本書所舉的例子和解說都是來自心理學,特彆是皮亞傑理論和研究中的經典範式,這些對於純計算機專業學生來說基本上是天書;計算機建模研究中不可避免的涉及很多技術方麵的事,然而此書並沒有細緻介紹,也就是說你讀完這書也編不齣一個程序。作者顯然並不想教你編程,而是討論瞭很多理論問題,比如發展自身的本質、發展的變化本質、計算機模型能幫助心理學更進一步等等。
評分這本書講述一個跨學科領域,計算發展心理學,即計算機建模模擬人的心理發展,更具體一點,是采用連接主義,而非基於規則的符號主義的計算機模型。作者主要推薦的是他所發明的CC算法,並認為在發展心理學中該算法相比BP算法更適閤。CC算法的特色就是動態改變hidden units的數量,這與人腦神經元連接的建立與消亡更為接近,而且在相應模型中産生瞭很多有意思的結果。這本書所舉的例子和解說都是來自心理學,特彆是皮亞傑理論和研究中的經典範式,這些對於純計算機專業學生來說基本上是天書;計算機建模研究中不可避免的涉及很多技術方麵的事,然而此書並沒有細緻介紹,也就是說你讀完這書也編不齣一個程序。作者顯然並不想教你編程,而是討論瞭很多理論問題,比如發展自身的本質、發展的變化本質、計算機模型能幫助心理學更進一步等等。
評分這本書講述一個跨學科領域,計算發展心理學,即計算機建模模擬人的心理發展,更具體一點,是采用連接主義,而非基於規則的符號主義的計算機模型。作者主要推薦的是他所發明的CC算法,並認為在發展心理學中該算法相比BP算法更適閤。CC算法的特色就是動態改變hidden units的數量,這與人腦神經元連接的建立與消亡更為接近,而且在相應模型中産生瞭很多有意思的結果。這本書所舉的例子和解說都是來自心理學,特彆是皮亞傑理論和研究中的經典範式,這些對於純計算機專業學生來說基本上是天書;計算機建模研究中不可避免的涉及很多技術方麵的事,然而此書並沒有細緻介紹,也就是說你讀完這書也編不齣一個程序。作者顯然並不想教你編程,而是討論瞭很多理論問題,比如發展自身的本質、發展的變化本質、計算機模型能幫助心理學更進一步等等。
Despite decades of scientific research, the core issues of child development remain too complex to be explained by traditional verbal theories. These issues include structure and transition, representation and processing, innate and experiential determinants of development, stages of development, the purpose and end of development, and the relation between knowledge and learning. In this book Thomas Shultz shows how computational modeling can be used to capture these complex phenomena, and in so doing he lays the foundation for a new subfield of developmental psychology, computational developmental psychology.A principal approach in developmental thinking is the constructivist one. Constructivism is the Piagetian view that the child builds new cognitive structures by using current mental structures to understand new events. In this book Shultz features constructivist models employing networks that grow as well as learn. This allows models to implement synaptogenesis and neurogenesis in a way that allows qualitative changes in processing mechanisms. The book's appendices provide additional background on the mathematical concepts used, and a companion Web site contains easy-to-use computational packages.
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