神经模拟推断：基于神经网络和模拟推断的认知建模方法

分类： 心理学 >> 认知心理学 分类： 计算机科学 >> 计算机应用技术 提交时间： 2025-04-03

潘晚坷 胡传鹏

摘要： 认知建模是量化和理解人类心智过程的重要方法，但目前该方法多集中于简单实验任务和数据结构，当试图构建复杂模型以解释复杂认知过程时，能否确定其似然并完成参数推断成为一项严峻的挑战。基于神经网络的模拟推断方法结合了模拟推断与分摊技术，无需计算似然函数，直接利用模拟数据来参数推断，并通过神经网络训练控制计算成本，可快速稳健地进行参数推断。该方法已成功应用于证据积累模型框架下的大规模数据、动态潜变量以及联合建模等场景，并开始扩展到强化学习和贝叶斯决策模型。未来的研究可以进一步验证神经模拟推断的有效性，应用该方法扩大认知模型的应用范围，推动理论与模型发展，增进对人类复杂认知加工规律的理解。

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