Двухальтернативный вынужденный выбор
-
Метод 2AFC
- Метод измерения чувствительности к сенсорному сигналу
- Наблюдатель выбирает между двумя альтернативами
- Примеры: тусклое освещение, лексическое решение, кинетограмма случайных точек
-
Поведенческие эксперименты
- Используется для проверки динамики выбора поведения
- Пример: задача Познера с подсказками
- Применяется для обучения животных и проверки принятия решений
-
Предвзятость в принятии решений
- Частота стимулов влияет на убеждения участника
- Используется для модуляции процесса принятия решений
-
Модели принятия решений
- Нормальная модель: стимулы из нормального распределения
- Дрейфово-диффузионная модель: накопление доказательств с течением времени
- Модель Орнштейна–Уленбека: добавление термина λ к накоплению
- Гоночная модель: накопление доказательств для каждой альтернативы
- Модель взаимного торможения: два накопителя для моделирования накопления доказательств
-
Модель взаимного подавления
- Два накопителя оказывают сдерживающее воздействие друг на друга
- Накопленные улики разрушаются со временем
- Формально: dy1 = (-ky1 — wy2 + I1)dt + cdW1, dy2 = (-ky2 — wy1 + I2)dt + cdW2
-
Модель прямого ингибирования
- Каждый накопитель подавляется частью входных данных другого накопителя
- Формально: dy1 = I1dt + cdW1 — u(I2dt + cdW2), dy2 = I2dt + cdW2 — u(I1dt + cdW1)
-
Объединенная модель ингибирования
- Третий аккумулятор управляется накоплением в двух других
- Каждый аккумулятор самоусиливается в зависимости от текущего значения
- Формально: dy1 = (-ky1 — wy3 + vy1 + I1)dt + cdW1, dy2 = (-ky2 — wy3 + vy2 + I2)dt + cdW2, dy3 = (-kинхy3 + w'(y1 + y2))dt
-
Нейронные корреляты принятия решений
- Частота возбуждения нейронов LIP предсказывает реакцию на выбор направления движения
- Нейронные данные подтверждают DDM: частота срабатывания нейронов увеличивается при появлении стимула
- Фиксированный порог частоты нейронных всплесков используется как граница принятия решения