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J-GLOBAL ID：201802290834792512   整理番号：18A0378490

記号概念のオンライン学習【Powered by NICT】

Online learning of symbolic concepts

著者 (3件)： Thaker Pratiksha (Department of Computer Science, Stanford University, United States) ,  Tenenbaum Joshua B. (Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, United States) ,  Gershman Samuel J. (Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University, United States)
資料名： Journal of Mathematical Psychology  (Journal of Mathematical Psychology)
巻： 77  ページ： 10-20  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0831A  ISSN： 0022-2496  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な記号概念の学習豊富な仮説空間を必要とするが,このような空間を探索することは非常に困難である。サンプリングアルゴリズムはこの問題に持ち込まれ,ヒトはサンプリングアルゴリズムと同じ破壊モードを示すであろうという予測が得られるかを記述した。特に,著者らは,ヒトがその後のデータを考慮した準最適であることが判明した「庭園経路」の有望な初期仮説における縮退ことを示した。庭園経路に感受性である認知資源の利用可能性に敏感であった。これらの現象は,ヒトは,組成仮説空間上の後のサンプルベース表現を更新確率的Bayesモデルによって十分に説明。著者らのモデルは,記号概念学習における「限定合理性」を理解するためのフレームワークを提供する。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 縮退 ,  破壊モード ,  感受性 ,  ヒト ,  *学習
準シソーラス用語： 合理性 ,  限定合理性 ,  概念学習 ,  Bayes法 ,  *オンライン学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayesモデル ,  概念学習 ,  有界合理性 ,  粒子フィルタリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 記号 ,  概念 ,  オンライン学習