塞缪尔·格什曼教授简介、获奖及成就

获奖及成就

2018年-阿尔弗雷德·p·斯隆基金会会员

简介

到目前为止，他整个职业生涯的主要主题是什么

Samuel J. Gershman在他的作品中整合了许多领域，包括认知科学和人机交互。在他的工作中，Samuel J. Gershman在人机交互和认知科学方面进行了多学科研究。他的研究是跨学科的，连接了控制(管理)和人工智能的学科。他在控制(管理)方面的研究主要致力于连接不同的主题，比如人工智能。他将与统计学相关的主题与他在灵活性(工程)方面的工作结合起来。作为统计学研究的一部分，他经常将灵活性(工程学)等相关学科联系起来。格什曼(Samuel J. Gershman)将代表性(政治学)与政治学相结合。在他的科学出版物中，他融合了政治和法律。他对法律的研究经常与代表性(政治)等相关主题联系在一起。

Samuel J. Gershman最常在这些领域发表文章:

认知科学(100.00%)

人工智能(100.00%)

灵活性(工程)(100.00%)

这个概述是由一个机器学习系统生成的，该系统分析了这位科学家的工作。如果您有任何反馈，您可以在这里与我们联系。

最好的出版物

制造像人一样学习和思考的机器。

Brenden M. Lake, Tomer David Ullman, Joshua B Tenenbaum, Samuel J Gershman。行为与脑科学(2017)

基于模型对人类选择和纹状体预测误差的影响。

纳撒尼尔·道，塞缪尔·格什曼，本·西摩，彼得·达扬。神经元(2011)

贝叶斯非参数模型教程

塞缪尔·格什曼;大卫·布雷。数学心理学杂志(2012)

计算理性:大脑、思想和机器智能的聚合范式

塞缪尔·格什曼，埃里克·j·霍维茨，约书亚·b·特南鲍姆。科学(2015)

海马体是一个预测性的地图

金伯利·L·斯塔肯菲尔德;马修·M·博特维尼克;塞缪尔·J·格什曼。自然神经科学(2017)

语境，学习和消失。

Samuel J. Gershman;David M. Blei;心理评论(2010)

强化学习和情景记忆在人类和动物:一个综合框架。

塞缪尔J格什曼;纳撒尼尔D道。心理学年鉴(2017)

计划的诅咒通过对中央执行机构征税来剖析多个强化学习系统

A. Ross Otto;Samuel J. Gershman;Arthur B. Markman;心理科学(2013)

多维环境下的强化学习依赖于注意机制

Yael Niv;Reka Daniel;Andra Geana;Samuel J. Gershman《神经科学杂志》(2015)

人类强化学习中的后继表示。

即Momennejad; E。m . Russek; J。h .畅;M。m . Botvinick。自然-人类行为(2017)