先验信息如何影响我们的决策：基于神经信号构建DDM模型

分享嘉宾：刘逸康
单位：南京师范大学，硕士研究生

报告简介

为了能够与不同的感觉环境交互以适应时间限制和先验概率，人们必须调整决策过程。事实证明，仅使用行为数据很难确定这种决策过程所用到的参数。在这篇文章中，Kelly等利用能够反映人类决策过程的神经信号来构建和约束一个决策模型。与传统的漂移扩散模型相比，该模型的扩散过程由证据积累过程和紧迫性(urgency)过程组成，非决策时间也被分解为决策前和决策后时间。所有这些组成部分都以不同的方式进行了调整，在一些情况下，得出了与传统模型不一致的结论。独立的神经决策信号(未用于构建模型)观察证实了神经信息模型的结果。

这篇文章不仅构建了一个用于解释先验信息如何影响决策的计算模型，还提供了一个将EEG信号用于构建计算模型的方法。

报告时间

北京时间 [GMT+8] 2022年10月8日 (周六) 20:00~21:30

会议信息： 腾讯会议 663-6637-9795

报告语言： 中文

主持人： 潘晚坷

参考文献

Kelly SP, Corbett EA, O’Connell RG. Neurocomputational mechanisms of prior-informed perceptual decision-making in humans. Nat Hum Behav. 2021 Apr;5(4):467-481. doi: 10.1038/s41562-020-00967-9. Epub 2020 Dec 14. PMID: 33318661.

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