| Résumé : |
La modélisation computationnelle permet de construire des modèles mathématiques simulant les mécanismes de perception, de prise de décision et de mise à jour des croyances. Ces modèles représentent mathématiquement ces processus complexes de traitement de l’information en combinant une distribution de probabilité antérieure, une fonction de vraisemblance et un ensemble de paramètres et d’hyperparamètres. Leur utilisation a popularisé la conception d’un système nerveux fonctionnant comme une machine prédictive, ou « cerveau bayésien ». |
Cerveau bayésien : peut-on modéliser l'émotion ? in L'encéphale, n°1 (Février 2021 Vol. 47) 
