، ظرفیت سیستم عصبی را برای عملکرد در شرایط عدم قطعیت به روشی که نزدیک به بهینه تعیین‌شده توسط آمار بایسیان است، بررسی می‌کنند. این اصطلاح در و و مطالعات مرتبط با این موضوع غالباً در تلاشند تا مهارتهای شناختی را بر اساس اصول آماری توضیح دهند. غالباً در نظر گرفته می‌شود که سیستم عصبی داخلی دارد که آن‌ها را که با پردازش عصبی اطلاعات حسی که براساس روش‌های . 
 این زمینه از مطالعه، ریشه‌های تاریخی خود را در رشته‌های متعددی از جمله یادگیری ماشین، و آمار بایسیان دارد. در دهه ۱۸۶۰، با کار هرمان هلمهولتز در روان‌شناسی تجربی، توانایی مغز برای استخراج اطلاعات ادراکی از در قالب تخمین احتمالی مدل‌سازی شد. ایده کلی این است که سیستم عصبی نیاز به سازماندهی داده‌های حسی از دنیای خارج در یک دقیق، دارد.
 احتمال بیزی توسط بسیاری از افراد مهم توسعه داده شده‌است. ، ، ، و تکنیک‌ها و روش‌های ریاضی را توسعه دادند که برای حل احتمال به عنوان درجه امکان‌پذیر بودن که می‌توان بر اساس شواهد موجود به یک فرضیه یا فرضیه معین اختصاص داد. در سال ۱۹۸۸ چارچوبی را برای استفاده از احتمال بیزی برای مدل‌سازی فرایندهای ذهنی ارائه داد. بنابراین در اوایل فهمیده شد که چارچوب آماری بیزی این پتانسیل را دارد که منجر به بینش عملکرد سیستم عصبی شود.
 این ایده در پژوهش در مورد ، به ویژه تجزیه و تحلیل با رویکرد سنتز، شاخه‌های . در سال ۱۹۸۳ و همکاران پیشنهاد کردند مغز می‌تواند به عنوان یک دستگاه تصمیم‌گیری مبتنی بر عدم قطعیت‌های دنیای خارج تلقی شود. در دهه ۱۹۹۰، محققان از جمله پیتر دایان، جفری هینتون و ریچارد زمل پیشنهاد کردند که مغز از نظر احتمالات دانش جهان را نشان می‌دهد و برای فرایندهای عصبی قابل ردیابی که می‌تواند چنین دستگاه هلمولتز را نشان دهد، پیشنهادهای خاصی را ارائه می‌داد. 
 طیف گسترده‌ای از مطالعات، نتایج آزمایش‌های روانشناسی را با توجه به مدل‌های ادراکی بیزی تفسیر می‌کنند. بسیاری از جنبه‌های رفتار ادراکی و حرکتی انسان را می‌توان با آمار بیزی مدل کرد. این رویکرد با تأکید بر نتایج رفتاری به عنوان بیان نهایی عصبی، همچنین برای مدل‌سازی تصمیمات حسی و حرکتی با استفاده از تئوری تصمیم‌گیری بیزی شناخته شده‌است. نمونه‌هایی از کارهای لندی، جاکوبز، جردن، نویل، کراگینگ و ولپر، و گلدریش است. 
 بسیاری از مطالعات نظری می‌پرسند که چگونه سیستم عصبی می‌تواند الگوریتم‌های بیزی را پیاده‌سازی کند. نمونه‌های آن کارهای Pogget , Zemel , Deneve , Latham , Hinton و Dayan است. جورج و هاوکینز مقاله ای را منتشر کردند که یک مدل از پردازش اطلاعات قشر به نام حافظه زمانی سلسله مراتبی را ایجاد می‌کند که مبتنی بر شبکه بیزی . آنها بیشتر این مدل ریاضی را به دانش موجود در مورد معماری قشر می‌پردازند و نشان می‌دهند که چگونه نورونها می‌توانند الگوهای خود را با استنباط سلسله مراتبی بیزی تشخیص دهند. 
 تعدادی از مطالعات الکتروفیزیولوژیک اخیر بر بازنمایی احتمالات در سیستم عصبی تمرکز دارند. نمونه‌هایی از کارهای شادلن و شولتز است.
 برنامه‌نویسی پیش‌بینی کننده یک طرح عصبی از نظر روانشناختی برای استنباط دلایل ورودی حسی مبتنی بر به حداقل رساندن خطای پیش‌بینی است. این طرح‌ها به‌طور رسمی با و سایر طرح‌های به روزرسانی بیزی مرتبط هستند.
در این مورد به مدخل مراجعه کنید.
 در دهه ۱۹۹۰ برخی از محققان مانند و کارل فریستون شروع به بررسی مفهوم به عنوان یک اندازه‌گیری قابل محاسبه قابل رقت از اختلاف بین ویژگی‌های واقعی جهان و بازنمایی از این ویژگی‌های اسیر شده توسط مدل‌های شبکه عصبی کردند. اخیراً توسط کارل فراستون شده‌است که در آن مغز بیزی از یک اصل کلی به حداقل رساندن انرژی آزاد بیرون می‌آید. در این چارچوب، هم عمل و هم ادراک به عنوان یک نتیجه از سرکوب انرژی آزاد مشاهده می‌شود، که منجر به ادراکی ادراکی و استنتاج فعال و یک نمایش تجسم یافته (فعال) از مغز بیزی می‌شود. با استفاده از روش‌های ، می‌توان نشان داد که چگونه جهان توسط اطلاعات حسی به روز می‌شوند تا انرژی آزاد یا اختلاف بین ورودی حسی و پیش‌بینی‌های آن ورودی به حداقل برسد. این می‌تواند به صورت رمزگذاری پیش‌بینی یا به‌طور کلی فیلترهای بیزی (به صورت عصبی از نظر روانشناختی قابل قبول) مطرح شود.
 
به گفته فروستون: این بخش از تحقیقات به طرز قابل فهم توسط لایه باز در مقاله ای در سال ۲۰۰۸ در خلاصه شده‌است که یک نظریه واحد در مورد عملکرد مغز ارائه می‌دهد. فروستون ادعاهای زیر راجع به قدرت توضیحی این نظریه مطرح می‌کند:
{"title": "رویکردهای بیزی برای عملکرد مغز", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%D8%B1%D9%88%DB%8C%DA%A9%D8%B1%D8%AF%D9%87%D8%A7%DB%8C_%D8%A8%DB%8C%D8%B2%DB%8C_%D8%A8%D8%B1%D8%A7%DB%8C_%D8%B9%D9%85%D9%84%DA%A9%D8%B1%D8%AF_%D9%85%D8%BA%D8%B2&oldid=34473544", "language": "fa"}