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matlab最简单的代码-change-rate-inference:在动态环境中执行最佳证据积累和变化率推断的算法
共97个文件
m:57个
py:10个
log:9个
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2021-05-22
13:25:02
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matlab最简单的代码在变化的环境中模拟理想观察者决策过程的脚本 到目前为止,此存储库包含四个项目,其对应的文件夹为:NeuralCompCode / ClickTask / PerformanceSims / sims_learning_rate /。 NeuralCompCode / 此文件夹包含由Adrian E. Radillo,Alan Veliz-Cuba,Kresimir Josic,Zachary P.Kilpatrick撰写的文章中使用的MATLAB脚本。 关于这个话题的几句话 有关完整的信息和参考书目,请参见我们的。 我们以最简单的形式研究的问题如下:环境Hn在两个值(例如H +和H-)之间交替,其中n是离散时间变量,Hn是齐次离散时间马尔可夫链。 我们说,当转移概率H +-> H-和H--> H +相同时,环境是对称的。 我们称这种概率为ε。 理想的观察者在每个时间n对Hn进行嘈杂的观察。 噪声分布是已知的。 观察者的主要目的是确定当前任何时候环境处于哪种状态。 从属目标是学习转变概率ε。 我们的文章涉及上述情况的复杂化,其中两个转移概率是不同的,其中环境可以在
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change-rate-inference-master.zip (97个子文件)
change-rate-inference-master
.gitignore 308B
NeuralCompCode
fig3_FINAL_plotting.m 5KB
fig4_FINAL_plotting.m 6KB
createNodes.m 2KB
fig4AC_data.m 5KB
fig1B_data.m 625B
fig3AB_data.m 6KB
fig2CD_data.m 3KB
fig2_FINAL_plotting.m 7KB
fig3Ck_data.m 5KB
fig1_FINAL_plotting.m 4KB
enfants.m 468B
fig3Cu_data.m 4KB
README.md 6KB
sims_learning_rate
scripts
postVarTelegraph.m 1KB
visualize_fbdata.py 12KB
feedback_effect_1.py 22KB
cross_over
dist_time_since_last_cp.ipynb 16KB
simGoals
feedback_effect_1.md 1KB
posterior_variance.txt 2KB
post_var_clicks.txt 2KB
LICENSE.txt 1KB
ClickTask
SimGoals_click-task.txt 2KB
MATLAB
Alex_data
variable_summary.pdf 11KB
example_data.m 883B
scripts
meanPostHazardClicks.m 155B
meanPostCPClicks.m 302B
plotClickTrains.m 926B
plot3means.m 659B
plot2DClicksJointPosterior.m 920B
plotClicksJointPosterior.m 728B
inferenceClicks.m 2KB
binTrain.m 944B
jointPosteriorClicks.m 3KB
genClickObs.m 2KB
genPoissonTrain.m 800B
genClickEnvt.m 581B
images
2d_posteriors.svg 149KB
test2_post_mean_cpc.png 26KB
clicksGeneration.png 37KB
post_mean_3.png 80KB
test2_plot_jointPost.png 44KB
2d_posteriors.png 181KB
test_plot_jointPost.png 120KB
test2_clicksGeneration.png 18KB
Python
clicks_inference.ipynb 176KB
perturbation_analysis.ipynb 27KB
Performances
post_var_1.py 5KB
plot_perfs_clicks.py 3KB
compute11_10000_lowsnr.py 11KB
plot_2perfs_clicks.py 4KB
compute11_10000_highsnr.py 11KB
generate_performance_data_clicks.py 11KB
generate_performance_data_clicks_compute11_1M832.py 11KB
generate_performance_data_clicks_compute11_test.py 11KB
forgetting.ipynb 43KB
upper_bound_var.ipynb 26KB
PerformanceSims
table2pcolor.m 2KB
plotting_scripts
panel_plot_perf_SNR_T.m 166B
perf_alpha_beta.m 615B
plot_perf_SNR_T.m 1KB
simsMatrix_known.m 2KB
perfDeltaPrior.m 2KB
panel_plot_effect_T_known.m 457B
perfGenPrior.m 3KB
plot_effect_T.m 656B
table2line.m 796B
plot_effect_T_known.m 670B
old_scripts
create_table_Delta_prior.m 134B
par_linInd1_5000.log 2KB
par_Delta_linInd54401_108800.m 536B
par_linInd1_5000.m 280B
par_Delta_linInd_all.m 531B
create_5D_perf_array.m 841B
par_Delta_linInd54401_108800.log 2KB
par_linInd5001_20000.m 285B
par_linInd20001_80000.m 286B
create_1D_perf_table.m 934B
par_Delta_linInd1_54400.log 2KB
linInd1_20.m 86B
par_Delta_linInd1_54400.m 531B
plot_effect_prior.m 546B
create_1D_perf_matrix.m 1KB
writeToFile.m 297B
create_1D_perf_matrix_compute04.log 453B
computeDeltaPerf.m 295B
panel_plot_effect_T.m 468B
Benchmark_perfGenPrior.m 635B
simsMatrix.m 2KB
panel_plot_perf_SNR_T_2.m 692B
fetchValues.m 387B
logs
createDelta.log 345B
create.log 456B
create1D.log 456B
create_2ndtime.log 456B
simsMatrix_known_3.log 2KB
computePerf.m 279B
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