• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

当涉及到测试计算级假设时,最优性至关重要。

Optimality is critical when it comes to testing computation-level hypotheses.

机构信息

Donders Institute for Brain, Cognition and Behavior,Radboud University Nijmegen,6525 EN Nijmegen,The

出版信息

Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e231. doi: 10.1017/S0140525X18001450.

DOI:10.1017/S0140525X18001450
PMID:30767804
Abstract

We disagree with Rahnev & Denison (R&D) that optimality should be abandoned altogether. Rather, we argue that adopting a normative approach enables researchers to test hypotheses about the brain's computational goals, avoids just-so explanations, and offers insights into function that are simply inaccessible to the alternatives proposed by R&D.

摘要

我们不同意 Rahnev 和 Denison(R&D)的观点,即完全放弃最优化。相反,我们认为,采用规范方法可以使研究人员能够检验关于大脑计算目标的假设,避免仅仅是为了说明而解释,并且为功能提供了洞察力,而这些洞察力是 R&D 提出的替代方案根本无法获得的。

相似文献

1
Optimality is critical when it comes to testing computation-level hypotheses.当涉及到测试计算级假设时,最优性至关重要。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e231. doi: 10.1017/S0140525X18001450.
2
Credo for optimality.优化论信条。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e244. doi: 10.1017/S0140525X18001346.
3
The standard Bayesian model is normatively invalid for biological brains.标准贝叶斯模型在生物学大脑中是规范无效的。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e237. doi: 10.1017/S0140525X18001449.
4
Descending Marr's levels: Standard observers are no panacea.降阶马鲁氏等级:标准观察者并非万灵药。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e249. doi: 10.1017/S0140525X18001413.
5
Discarding optimality: Throwing out the baby with the bathwater?摒弃最优性:连洗澡水一起倒掉婴儿?
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e243. doi: 10.1017/S0140525X18001401.
6
Satisficing as an alternative to optimality and suboptimality in perceptual decision making.在感知决策中,满足作为最优和次优的替代方案。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e235. doi: 10.1017/S0140525X18001358.
7
Perceptual suboptimality: Bug or feature?感知次优化:Bug 还是特性?
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e245. doi: 10.1017/S0140525X18001437.
8
Although optimal models are useful, optimality claims are not that common.尽管最佳模型很有用,但优化的说法并不常见。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e228. doi: 10.1017/S0140525X18001462.
9
Observer models of perceptual development.知觉发展的观察模型。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e238. doi: 10.1017/S0140525X1800136X.
10
Excess of individual variability of priors prevents successful development of general models.个体先验的过度变异性会阻碍通用模型的成功开发。
Behav Brain Sci. 2018 Jan;41:e224. doi: 10.1017/S0140525X18001310.

引用本文的文献

1
Between repulsion and attraction in serial biases: Replication of Chen and Bae (2024).序列偏差中的排斥与吸引之间:陈和裴(2024年)的复制研究
J Vis. 2025 Jul 1;25(8):13. doi: 10.1167/jov.25.8.13.