| 書目名稱 | Lernen von Kategorien | | 編輯 | Martin Heydemann | | 視頻video | http://file.papertrans.cn/586/585072/585072.mp4 | | 叢書名稱 | Studien zur Kognitionswissenschaft | | 圖書封面 |  | | 描述 | Meine ursprüngliche Absicht war es, ein konnektionistisches Modell zu ent- wickeln, welches für eine m?glichst breite Palette von Lernvorg?ngen, am besten für das gesamte Gebiet des Lernens, angewandt werden kann. Diese Idee wurde relativ schnell wieder verworfen, da die Konsequenz gewesen w?re, viele Bereiche nur oberfl?chlich zu berühren. Statt dessen wurde mit dem Klassifikationslernen ein begrenzter, aber zentraler Bereich des Lernens herausgegriffen. Ausgehend von einzelnen speziellen empirischen Ph?nome- nen wurde hierzu ein modulares konnektionistisches Modell entwickelt. Da- bei habe ich jedoch immer darauf geachtet, jede Modellkomponente so zu konstruieren, da? sie nicht nur für ein einzelnes Ph?nomen, sondern m?g- lichst universell einsetzbar ist. Im Nachhinein erwies sich dieses Vorgehen als produktiver Weg für die Modellentwicklung und kann als Beleg für die Annahme gesehen werden, da? verschiedene Anwendungsbereiche zwar unterschiedliche Lemrnechanismen erfordern, die zugrunde liegenden Infor- mationsverarbeitungsstrukturen jedoch in wesentlichen Aspekten gleich sind. Das Gebiet des Klassifikationslernens schlie?lich ist keinesfalls so begrenzt wie zu Beginn angenommen | | 出版日期 | Textbook 1998 | | 關鍵詞 | Klassifikation; Kognitionswissenschaft; Lernen; Maschinelles Lernen; Neuronales Netz; Studien zur Kogniti | | 版次 | 1 | | doi | https://doi.org/10.1007/978-3-322-97665-9 | | isbn_softcover | 978-3-8244-4308-6 | | isbn_ebook | 978-3-322-97665-9 | | copyright | Springer Fachmedien Wiesbaden 1998 |
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