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檢查吓人哋喺邊度同睇得啲各種刺激幾耐，研究者可以對視覺注意力嘅機制獲得重要嘅見解，為感知同認知理論提供資料，同埋喺設計、廣告同用戶體驗方面嘅實際應用。
心理物理學係心理學嘅一個專門分支，佢深入探討刺激嘅物理性質同佢哋喺個體身上引發嘅感覺體驗之間嘅複雜關係。
研究領域試圖量化物理特性嘅變化，例如光嘅強度、聲音嘅頻率或者表面嘅質地，同個人報告嘅感覺同感知有咩關係。透過系統噉研究呢啲關係，心理物理學旨在揭示支配感覺感知嘅基本原理。
參與者通常會擔任評估刺激嘅各種物理屬性，例如，佢哋可能會被要求判斷唔同燈光嘅亮度、各種聲音嘅音高，或者唔同物體嘅重量。
因素唔單止可以包括刺激本身嘅固有性質，亦可以包括背景元素，例如周圍環境、其他刺激嘅存在，甚至係參與者之間嘅個體差異，例如佢哋嘅感覺敏銳度或者先前嘅經驗。
認知科學係一個利用精確嘅數學模型有效噉描述、澄清同預測現實世界現象嘅領域。認知模型會準確搵晒所有啲討論嘅現象而有關嘅必要變數，並使用埋數學方程表達呢啲變數之間嘅關係。
人工神經網絡已經成為一個突出嘅認知模型，佢哋從生物神經網絡嘅複雜架構同功能入面汲取啲靈感，特別係喺靈長類動物嘅大腦入面發現嘅神經網絡。
人類嘅大腦係由大約860億個神經元組成，每個神經元都同其他幾千個神經元複雜噉連接埋一齊，形成一個廣闊而動態嘅溝通網絡。
大腦入面嘅每個神經元都係透過電同化學訊號嘅組合嚟對唔同嘅刺激作出反應。
呢個脈衝沿住神經元嘅軸突行去，到達突觸，即係神經元之間嘅交界。喺呢度，電訊號會觸發神經遞質嘅釋放，呢啲係化學信使，佢哋會穿過突觸間隙，同鄰近神經元嘅受體結合。
啲過程唔單止促進資訊嘅傳遞，亦都調節神經元之間嘅連結嘅強度同功效，呢個現象被稱為突觸可塑性。
由單一激活嘅神經元引發嘅網狀效應係神經網絡嘅一個基本特徵，當一個神經元發射嗰陣，佢可以影響好多連接咗嘅神經元嘅活動，導致整個網絡嘅波紋效應。
呢種互聯性令到資訊可以快速同有效噉處理，令到大腦可以執行複雜啲嘅任務，例如感知、決策同學習。
神經元根據經驗形成同加強連結嘅能力對認知功能至關重要，因為佢支撐緊學習同記憶嘅機制。
喺人工智能領域， ANN會利用多層互相連接嘅節點嚟模仿呢個生物過程，呢啲節點會處理輸入數據。每個節點都會將一個數學函數應用喺入嚟嘅訊號，而輸出就會傳遞畀後續嘅層。
透過一個叫做訓練嘅過程，人工神經網絡會根據輸入數據同所需嘅輸出去調整節點之間嘅連接嘅權重，令到網絡可以學習模式同埋作出預測。
生物神經網絡同人工神經網絡之間嘅相似之處，突顯咗 ANN 可以建模認知過程嘅潛力。
透過模擬神經元嘅溝通同適應方式，人工神經網絡可以應付唔同嘅任務，由圖像同語音識別到自然語言處理同玩遊戲。
隨住呢個領域嘅研究持續進步，研究生物系統所得到嘅見解可能會進一步增強人工神經網絡嘅設計同功能，導致埋更加精細啲同擁有埋能力嘅 AI 系統。
由好多互相連接嘅人工神經元組成埋嘅，呢啲係網絡嘅基本單位。每個人工神經元嘅功能同生物神經元相似，接收啲輸入，處理埋佢哋，同根據返佢嘅激活水平嚟產生啲輸出。
喺透過電腦程式開發神經網絡嘅過程中，研究人員會細心噉設計網絡嘅架構，包括啲定義層嘅數量同埋每層內嘅神經元數量。
每個人工神經元都會分配定一個變數，嚟代表緊佢嘅激活水平，呢個係一個數值，表示神經元對佢接收到嘅輸入嘅反應有幾強烈。
呢個激活水平係至關重要，因為佢決定神經元係會「發射」定係產生輸出訊號。
每個神經元嘅激活水平嘅計算係一個多步驟嘅過程，涉及幾個關鍵組成部分。首先，每個神經元都會接收晒嚟自上一層嘅神經元嘅輸入，而呢啲輸入通常會加權。
權重係可調嘅參數，用嚟表示神經元之間嘅連結強度，加權嘅輸入會加埋一齊，然後呢個和會經過一個激活函數，將非線性引入模型入面。
激活函數會根據輸入嘅總和嚟決定神經元嘅輸出，令到網絡可以學習得埋啲複雜嘅模式。
前面啲神經元嘅激活水平喺呢個計算中起到關鍵作用，當資訊流經緊個網絡嗰陣，一個神經元嘅輸出就會成為下一個神經元嘅輸入，創造出一個網狀效應。
咁即係話，每個神經元嘅活化水平唔單止受到佢自己嘅輸入影響，亦都受到餵入去嘅神經元嘅活化水平影響。
呢種互聯性令到網絡可以捕捉得到佢處理嘅數據入面嘅複雜關係。
人工神經網絡嘅設計同運作取決返喺仔細分配同計算每個神經元嘅激活水平，令到啲網絡可以由數據入面學習得、作出啲預測，同埋執行由圖像識別到自然語言處理嘅各種任務。
透過返啲訓練，網絡會調整同每個連線相關嘅權重，改善激活嘅水平，以提升返佢喺特定任務上嘅表現。
如果實現咗之前所講嘅配置，一個人工神經細胞嘅激活就會觸發隨後嘅人工神經細胞，複製十足動物嘅生物神經網絡中所見嘅行為。
即係話當一個人工神經元受到刺激嗰陣，佢會將信號發送畀鄰近嘅神經元，令到佢哋以一個網狀效應激活。
喺十足動物入面，例如蟹同龍蝦，呢個神經網絡負責各種行為，包括運動、感覺處理同反射動作。透過喺人工神經網絡入面模擬呢個過程，我哋可以創造出以某種方式對刺激作出動態反應嘅系統 同生物類似。
如果神經網絡嘅編程允許對 Wn 嘅值進行實證修改，佢就會有學習能力。 Wn 嘅值代表神經元之間嘅連結嘅權重，呢個權重決定咗一個神經元嘅激活對另一個神經元嘅強度同影響。
透過允許呢啲權重根據經驗或者輸入數據去調整，人工神經網絡可以隨時間適應得同改善埋佢嘅性能。
學習過程可以透過唔同嘅機制發生，例如強化學習，網絡會接收有關佢啲行動嘅反饋，然後相應噉調整返佢啲權重，或者透過埋有監督嘅學習，喺呢個過程入面，佢會喺標記咗嘅數據上面接受訓練，嚟識別模式同作出預測。
神經網絡可以磨練佢嘅反應，增強佢嘅決策能力，同埋對佢嘅環境發展出更精細嘅理解，就好似生物系統點樣透過經驗去學習同適應噉。
呢種學習同進化嘅能力令到人工神經網絡成為強大嘅工具，可以用得喺好多唔同嘅應用，由機械人到人工智能。
喺構建咗人工神經網絡模型之後，認知科學家可以進行唔同嘅分析，嚟評估人工神經元係咪會展現出同生物神經元相似嘅行為，包括佢哋對刺激嘅反應活動模式。
研究顯示咗，基本嘅分層同前向激活神經網絡喺複製生物神經細胞嘅行為方面係唔夠嘅。
驅使啲認知科學家去創造人工神經網絡模型，以更準確噉反映返生物神經元嘅性質。
呢個可能涉及調整網絡內人工神經元之間嘅連結，睇吓呢啲修改係咪可以改善網絡嘅行為，令到佢同生物神經網絡更加相似。
最終目標係開發一個完美模擬生物神經網絡功能嘅模型。
神經成像包括用嚟產生圖像，用嚟展示大腦特定區域嘅圖像。自從二十世紀後期，心腦理論喺認知科學入面得到廣泛接受，假設大腦係人類頭腦嘅代名詞。
呢個方法旨在闡明唔同嘅大腦啲功能同特定埋啲行為結果之間嘅關係，從而識別出邊啲大腦區域主要負責各種認知過程。