注意网络神经机制的述评
注意网络概述
注意网络概述作者：孙建华来源：《环球人文地理·评论版》2014年第07期摘要：注意一直是认知科学研究的中心主题。
传统观点一直认为注意是一种整体知觉，随着实验方法的改进和研究的深入，目前注意被划分为警觉、定向和执行控制3 个子系统，其解剖定位日渐清晰，研究已经深入到神经递质甚至基因层次。
ANT（注意网络测验）实验范式由线索提示目标任务和冲突任务组成，实验逻辑是通过不同的视觉提示任务来测量警觉和定向网络的效率，通过冲突任务来测量执行控制网络的效率，从而量化了三个网络的加工效率。
关键词：注意网络；神经机制；ANT1、引言注意一直是认知科学研究的中心主题。
它是脑与行为之间的桥梁，并将心理学与神经科学技术结合起来。
随着实验方法的改进，减法反应时法，单个神经微电极记录法，与电脑结合的ERPs、PET、fMRI、MEG，基因学，精神病理学等都运用到了对注意的研究中，这些都促进了学者对注意子系统的研究。
1971年，Michael Posner第一个对注意子系统进行了划分，认为注意由三个不同功能和解剖类型的子系统构成，分别为警觉（alerting）、定向（orienting）和执行控制（executive）3个子系统[1]。
2、注意网络的类型2.1警觉（alerting）警觉是指维持一个灵敏状态对接受信息的传入。
对外来刺激获得和保持一种觉醒和应对，是注意系统的最基本成分。
警觉分为位相性警觉（phasic alertness）和固有警觉（tonic alertness ），位相性警觉是给予外源提示线索而引发的警觉，主要受自下而上的刺激驱动的影响。
固有警觉是在没有提示下的一种较稳定的警觉水平，主要受内在动机的驱动和自上而下的控制，持续在整个任务中。
2.2定向（orienting）定向是从众多感觉刺激中选择特定信息的能力。
定向系统由背侧系统和腹侧系统两部分组成。
背侧系统主要是内源性定向，负责自上而下的控制加工。
注意网络神经机制的述评
注意网络神经机制的述评随着人工智能技术的不断发展，网络神经机制也日益成为研究的热点之一。
网络神经机制是指模拟人类大脑神经网络的计算模型，通过模拟大量神经元之间交互的过程来进行学习和处理。
网络神经机制的研究意义在于，它可以模拟人类大脑的信息处理机制，实现许多从前无法实现的任务。
例如，自然语言处理、人脸识别、图像识别等，这些任务需要模拟人类的感知机制和高级认知能力。
此外，网络神经机制也在生物医学、脑科学、智能机器人等领域具有广泛的应用前景。
目前，网络神经机制的研究主要涉及到神经元的计算模型、网络结构的设计和学习算法的改进等方面。
神经元的计算模型是网络神经机制的基础。
它将神经元的电学特性抽象为一组计算规则，以实现与人类神经元的功能相似。
常见的神经元计算模型有阈值逻辑单元、sigmoid 函数单元、脉冲神经元等。
这些模型旨在模拟人类神经元的工作方式，以实现信息处理和学习的目的。
网络结构的设计是网络神经机制的另一个关键。
在实现任何任务时，网络的结构必须能够适应任务的特点和需求。
例如，人脸识别可以使用卷积神经网络进行区分，图像分割可以使用具有反转特性的循环神经网络。
因此，对于不同的任务，网络结构的设计应根据任务的特点来进行。
学习算法的优化是网络神经机制的另一个重要方面。
机器学习的核心是通过训练数据来学习任务，并不断优化学习过程。
目前，深度学习是最常用的学习算法。
它通过在网络的每一层中引入多个参数（权重和偏差）来学习任务。
深度学习的优化包括训练数据的增强、数据集的扩展、正则化等。
这些优化方法可以提高网络的准确性和鲁棒性，并且可以有效地预防过度拟合。
总的来说，网络神经机制是一种能够模拟人类感知和认知机制的技术，具有广泛的应用前景。
随着机器学习和人工智能技术的进一步发展，网络神经机制将成为研究和应用的重要方向。
大脑神经网络的结构及其作用机制
大脑神经网络的结构及其作用机制在人类的进化历程中，大脑神经网络可以说是最为重要的进化成果之一。
它主要负责处理人类的感知、思考和行动，是人类行为和思维的物理基础。
本文将介绍大脑神经网络的结构和作用机制。
一、大脑神经网络的结构大脑神经网络的结构非常复杂，它由成千上万的神经元组成。
神经元是一种特殊的细胞，具有接受、处理和发送神经信号的能力。
在神经元之间，存在大量的连接，这些连接被称为突触。
神经元和突触的连接方式非常重要，它决定了神经网络的结构和功能。
神经元之间的连接方式可以是同向的（即神经元之间的信号传递方向相同），也可以是异向的（即神经元之间的信号传递方向相反）。
此外，连接的强度也可以不同，这取决于突触的性质和神经元之间信号传递的频率。
在大脑神经网络中，不同区域的神经元和突触密度也不同。
例如，负责视觉处理的区域，其神经元和突触密度非常高。
而负责语音处理的区域，则相对较低。
这些区域之间的联系非常复杂，但它们却通过协同工作来完成人体的各种行为和思维活动。
二、大脑神经网络的作用机制大脑神经网络的作用机制非常复杂，可以简单归纳为以下几点。
1. 信息处理大脑神经网络是人类感知和思考的物理基础。
它能够接收外界的各种信息，并加以处理和分析。
例如，在视觉皮层中，不同的神经元负责对不同的视觉特征进行处理，例如颜色、方向和运动等。
这些信息被整合在一起，最终构成人类对于视觉信息的感知和认知。
2. 记忆形成和存储大脑神经网络还负责人类的记忆形成和存储。
当人类接受外界的信息，并进行处理和加工时，这些信息将被存储在大脑神经网络中的突触中。
不同的经验和事件形成了神经网络中不同的连接，并对以后的行为和决策产生影响。
这些连接可以强化或者削弱，从而影响人类日常的行为和思考。
3. 运动控制大脑神经网络还负责人类的运动控制。
它能够接收人类的意识和思考，加以分析和整合，最终产生动作信号，并将这些信号传递给运动神经元和肌肉组织。
通过这种方式，大脑神经网络能够控制人类的各种行为和动作。
注意网络的神经机制
［】 温稳业． ５ 如何使用阿托品治疗急性有机磷农药中毒【． Ｊ基层医学 】
论 坛，叭０１ （） ８ －８ ． ２ ，４８： ２２ ３ ２
【 张淑 平 ． 机磷 农药 中毒 抢救 时 应用 阿托 品的体 会【】 ６ 】 有 Ｊ． 中国现 代
医生 ，０ ９４ （ ９：６ 一６ ． ２ ０ ，７２ ）１ Ｏ １ １
【 键词 】 注意 网络 ； 关 警觉 ； 向 ； 行 定 执
中图分 类号 ：Ｒ３ ３８
文献 标识 码 ：Ａ
文 章编 号 ：１７— １４ （００ ４ ０４ — ３ ６ １ ８ ９ ２ １ ）３－ ０ ４ ０
注意 是大脑与行 为之间的桥梁 ，一直 是认知神经科 学研究的 中心
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文 献 综 述
注意 网络的神 经机 制
陈 雪 江 朱燕 辉 。
【 摘要 】 随着对 注意认知 功 能研 究的深八 ，认 为 注意是 一种 整体 知 觉 的传统 观念 受到摒 弃 ， 目前 注意 网络被 划 分 为警 觉、 定向和 执行 ３个
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注意力分配基于跨学科视角的理论述评
注意力分配基于跨学科视角的理论述评一、本文概述随着跨学科研究的日益深入，注意力分配作为一种重要的认知过程，在多个学科领域中都受到了广泛关注。
本文旨在从跨学科视角对注意力分配的理论进行系统的梳理和评价。
通过对心理学、神经科学、计算机科学、经济学、社会学等多个学科的相关理论进行综合分析，本文旨在揭示注意力分配机制的内在逻辑，探讨其在不同学科领域中的应用价值，并指出未来研究的方向和趋势。
通过本文的论述，我们期望能够为理解注意力分配的本质和规律提供更为全面和深入的视角，同时也为跨学科研究提供新的思路和方法。
二、心理学视角下的注意力分配心理学是研究人类心理现象及其规律的科学，其中注意力的研究是心理学的一个重要领域。
注意力分配是指个体在不同信息源之间分配其有限的注意资源的过程。
从心理学角度来看，注意力分配不仅是一个认知过程，还涉及到情感、动机和社会文化等多重因素。
认知心理学关注信息加工过程，注意力分配被看作是信息加工过程中的一个重要环节。
认知心理学家通过实验研究发现，人类大脑在处理信息时，会采用选择性注意机制，即根据信息的重要性和紧急性来分配注意力。
这种选择性注意机制有助于个体更有效地处理大量信息，避免认知资源的浪费。
发展心理学关注个体从出生到死亡的心理发展变化过程。
在注意力分配方面，发展心理学家发现，随着年龄的增长，个体的注意力分配能力会发生变化。
例如，儿童期的注意力往往更容易被外界刺激所吸引，而成年人则更能有效地控制自己的注意力分配。
社会心理学研究个体在社会交往中的心理现象。
从社会心理学的角度来看，注意力分配不仅受到个体内部因素的影响，还受到外部环境和社会关系的影响。
例如，个体在与他人交往时，会根据对方的身份、地位、关系亲疏等因素来调整自己的注意力分配。
情感心理学关注情感对个体心理和行为的影响。
在注意力分配方面，情感心理学家的研究发现，个体的情绪状态会显著影响其注意力分配。
例如，当个体处于积极情绪状态时，其注意力更容易集中在积极的信息上；而当个体处于消极情绪状态时，其注意力则更容易集中在消极的信息上。
注意系统的神经机制概述
神经网络中的注意力机制与应用案例分析
神经网络中的注意力机制与应用案例分析神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它通过模拟神经元之间的连接和信息传递，实现了一系列复杂的任务。
而在神经网络中，注意力机制被广泛应用于提升模型的性能和效果。
本文将探讨神经网络中的注意力机制，并通过案例分析来展示其应用效果。
一、神经网络中的注意力机制简介注意力机制是指神经网络在处理信息时，通过对不同部分的关注程度来分配不同的权重。
这种机制类似于人类的注意力，我们在处理信息时也会有选择性地关注某些重要的细节。
在神经网络中，通过引入注意力机制，可以提高模型对重要信息的关注程度，从而提升模型的性能。
二、注意力机制的应用案例分析1. 图像分类在图像分类任务中，注意力机制可以帮助模型更准确地识别关键物体。
以一张包含多个物体的图像为例，传统的卷积神经网络会对整个图像进行处理，而注意力机制可以使模型更关注图像中的关键物体，从而提高分类的准确性。
2. 机器翻译在机器翻译任务中，注意力机制可以帮助模型更好地理解源语言句子和目标语言句子之间的关联。
传统的翻译模型会将源语言句子编码成一个固定长度的向量，然后将其解码成目标语言句子。
而引入注意力机制后，模型可以根据目标语言句子的不同部分，动态地调整对源语言句子的关注程度，从而提高翻译的准确性。
3. 文本摘要在文本摘要任务中，注意力机制可以帮助模型更好地理解输入文本的重要信息，并生成准确的摘要。
传统的文本摘要模型会将整个输入文本编码成一个固定长度的向量，然后根据该向量生成摘要。
而引入注意力机制后，模型可以根据输入文本的不同部分，动态地调整对其的关注程度，从而生成更准确的摘要。
4. 语音识别在语音识别任务中，注意力机制可以帮助模型更好地理解语音信号中的重要信息，并提高识别的准确性。
传统的语音识别模型会将整个语音信号编码成一个固定长度的向量，然后根据该向量进行识别。
而引入注意力机制后，模型可以根据语音信号的不同部分，动态地调整对其的关注程度，从而提高识别的准确性。
解读神经网络中的注意力机制
解读神经网络中的注意力机制神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的计算模型，它在各个领域都取得了巨大的成功。
而其中一个重要的组成部分就是注意力机制。
在神经网络中，注意力机制被用来模拟人类的注意力，帮助网络更加关注重要的信息，从而提高模型的性能和效果。
那么，什么是注意力机制呢？简单来说，注意力机制是一种机制，它可以使神经网络在处理输入数据时，更加关注那些对当前任务更加重要的部分。
就像人类在处理信息时，会将注意力集中在某些特定的事物上，而忽略其他无关的信息。
这种机制可以使神经网络更加灵活地处理各种复杂的任务。
在神经网络中，注意力机制通常通过权重来实现。
这些权重可以决定网络在处理输入数据时，对不同部分的关注程度。
比如，在自然语言处理任务中，神经网络可以通过注意力机制来判断一个句子中的哪些词对于理解整个句子的语义更加重要。
这样，网络就可以更加准确地理解句子的含义，从而提高任务的效果。
注意力机制的实现方式有很多种，其中一种常见的方式是使用注意力权重矩阵。
这个矩阵可以根据网络的输入和当前任务的需要，动态地调整不同部分的权重。
比如，在图像分类任务中，神经网络可以通过注意力机制来决定对图像的哪些区域进行更加细致的观察。
这样，网络就可以更加准确地识别图像中的物体，从而提高分类的准确率。
除了权重矩阵，注意力机制还可以通过其他方式来实现。
比如，一种常见的方式是使用门控机制。
这种机制可以通过一个门控单元来控制网络对输入数据的关注程度。
这个门控单元可以根据网络的当前状态和任务的需要，动态地调整输入数据的权重。
这样，网络就可以更加灵活地处理不同的输入数据，从而提高任务的效果。
总的来说，注意力机制是神经网络中的一个重要组成部分。
它可以帮助网络更加关注重要的信息，从而提高模型的性能和效果。
注意力机制的实现方式有很多种，其中一种常见的方式是使用权重矩阵和门控机制。
这些机制可以根据网络的输入和任务的需要，动态地调整不同部分的权重，从而使网络更加灵活地处理各种复杂的任务。
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Advances in Psychology 心理学进展, 2017, 7(3), 366-376 Published Online March 2017 in Hans. /journal/ap https:///10.12677/ap.2017.73047文章引用: 孙玉静, 尚雪松(2017). 注意网络神经机制的述评. 心理学进展, 7(3), 366-376.A Review of the Neural Mechanism of Attention NetworksYuJing Sun 1, Xuesong Shang 21Faculty of Psychology, Southwest University, Chongqing 2The School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, ShanghaiReceived: Mar. 7th , 2017; accepted: Mar. 28th , 2017; published: Mar. 31st , 2017Abstract Based on the early attentional classification theory, new studies define three terms about the at-tentional function from the anatomy and nerval function including alerting, orienting and execu-tive control. By examining the target and cue effects in the response time of the signal, it can be noted that the network testing can effectively detect the efficiency of each network in the system. Neuroimaging studies have confirmed that these networks have a certain degree of anatomical and functional independence. The attention network test (ANT) examines the effects of cues and targets within a single reaction time task to provide a means of exploring the efficiency of the alerting, orienting, and executive control networks involved in attention. However, some interac-tions in these three networks are proved. The revised attention network test (ANT-R) adjusts cue-target interval and cue validity. Related research results support the hypothesis of functional integration and interaction of these brain networks. In this paper, on the basis of existing research summary, the study proposed future prospects. KeywordsAttention Network Test (ANT), Alerting, Orienting, Executive Control, Neural Mechanisms注意网络神经机制的述评孙玉静1，尚雪松21西南大学心理学部，重庆 2华东师范大学心理与认知科学学院，上海收稿日期：2017年3月7日；录用日期：2017年3月28日；发布日期：2017年3月31日孙玉静，尚雪松摘要在早期注意分类理论研究的基础上，新近研究从注意的特定功能和解剖结构方面定义了三个分离的注意网络，分别为注意警觉，注意定向和执行控制。
通过检验信号反应时任务中的靶子和线索效应，注意网络测试可有效探测注意系统中各网络的工作效率。
大量神经成像研究结果发现注意网络在神经结构组织上的分离。
然而，新近研究显示注意网络之间并非完全分离的关系。
修订的注意网络测试对线索与目标间隔以及线索的有效性进行了调整，证实了注意网络功能整合的假设，注意网络中相关脑区间存在相互作用。
本文对已有研究做了系统总结，并提出对未来研究的展望。
关键词注意网络测试，警觉，定向，执行控制，神经机制Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言注意作为认知功能的重要组成部分，是众多研究者的关注焦点。
随着认知神经科学的迅速发展，利用先进的脑成像技术，可以精准的测量出大脑在完成特定注意任务时的信号变化，从而确定注意网络的功能结构和解剖定位。
在传统注意理论研究基础之上，许多研究者竞相提出关于注意组成结构的设想。
Posner依据注意不同的功能维度进行分析，提出应将注意的不同作用与功能纳入到注意系统研究之中。
协同负责不同注意过程的脑区可形成特定注意功能的脑网络(Posner & Petersen, 1990)，注意系统按功能可分为警觉，定向和执行控制(Xuan, Mackie, Spagna, Wu, Tian, & Hof et al., 2016; Posner & Petersen, 2012; Posner & Fan, 2008; Fan, Mccandliss, Sommer, Raz, & Posner, 2002; Fan, Mccandliss, Sommer, & Raz, 2006; Posner & Dehaene, 1994; Posner & Petersen, 1990)。
简单来说，注意警觉为达到并维持在对外界信息高度敏感的状态；注意定向是指从大量外界输入的信息中选择特定信息的过程；而注意的执行控制功能是完成监测和解决冲突的一系列复杂行为的能力(Posner & Petersen, 2012; Fan, Gu, Guise, Liu, Fossella, & Wang et al., 2009; Fan, Mccandliss, Fossella, Flombaum, & Posner, 2005)。
注意作为一项基本的心理功能，需依赖于具体大脑解剖结构的运作。
不同的注意网络拥有相互分离的神经回路，并会受不同脑损伤，身体健康状况以及药物，神经递质作用的影响。
此外，对伴随有各种注意功能损伤的神经及精神疾病人群的研究，为注意网络神经机制的研究提供了可贵的研究证据，促进了注意功能的效用机制研究(Hu, P., Fan, J., Xu, P., Zhou, S., Zhang, L., & Tian, Y. et al., 2015)。
为了检验注意的各项功能及确定各功能之间的关系，Fan等设计了注意网络测试(attention network test, ANT)。
注意网络测试结合提示目标任务和Flanker任务,使得在一次整合任务操作中能够同时量化警觉、定向和执行控制的行为学数据(Fan et al., 2006)。
2. 注意网络的理论William James的《心理学原理》(1890)书中注意的定义为：“在一些同时存在的可能目标和思维流中,某一个对象清晰而生动地占据了个体的心智。
”在此后心理学发展的一个百多年里,研究者提出了很多关于注意的理论模型。
Posner (1990)在大量的脑成像及脑损伤研究的基础上提出，人脑内至少有三个注意孙玉静，尚雪松子网络:前注意网络(anterior attentional net, AAN)、后注意网络(posterior attentional net, PAN)和警觉系统。
AAN的认知功能体现为对冲突的控制，引导空间注意搜索，如冲突适应，AAN是一种执行控制网络。
PAN主要涉及对空间信息的定向和选择。
其认知功能主要表现为在刺激呈现之前出现的线索会对刺激的反应产生易化效应。
LaBerge (2000)提出注意的三角形网络理论，认为注意的表达(expression of attention)是通过增强特异性皮层功能柱的神经活动而实现的，注意的表达还需要额叶的控制和丘脑对注意循环网络的激活与维持，由此形成了三角形的网络机制(罗跃嘉，魏景汉，2004)。
注意的表达表现为对目标刺激激活水平的增强，并加强对分心物的抑制作用(LaBerge, 2000)。
注意的控制主要表现在两个方面，一是先于刺激呈现，认知者头脑中已经存在了关于刺激的期许，是主要受意识影响的注意控制。
二是主要受刺激所具有的特点引导的注意控制，神经生理学的大量研究表明额叶在注意的控制上起重要作用。
随着认知神经科学等学科的发展，研究的科学性，客观性要求不断提高，对认知功能的研究也提出了更为严格的标准，促进了对注意内部机制的探索，Posner等依据注意的不同维度及功能特征提出的注意三网络模型理论，认为注意包括3个功能相对独立的子系统,分别是警觉(alerting)、定向(orienting)和执行控制(executive control)，该理论得到了此后越来越多研究验证(Xuan et al. 2016; Posner & Petersen, 2012; Posner & Fan, 2008)。
下面详细介绍一下注意的这三个网络。
2.1. 注意的三个网络注意警觉是指对可能到来的刺激保持高度敏感的一种准备状态，促使对目标任务做出快速且准确的反应(Posner & Petersen, 1990)。
常用警戒任务来测量注意的警觉功能(Posner, 1978; Posner, Inhoff, Friedrich, & Cohen, 1987)。