One-shot Learning of Realistic Categories

现实类别的一次性学习

• 批准号: 84825988
• 负责人: Professor Dr. Frank Jäkel
• 金额: --
• 依托单位: Department of Brain and Cognitive Sciences
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Fellowships
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2007-12-31 至 2009-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/84825988?language=en
• 关键词: shot; Learning; Realistic; Categories

Menschen haben die erstaunliche Fähigkeit, neue Kategorien aus nur einem Beispiel zu lernen. Das ist möglich, weil wir Erfahrungen mit anderen Kategorien und gut strukturiertes Wissen über die Beziehungen zwischen Kategorien haben. Es ist ein besonderes Kennzeichnen kognitiver Prozesse, dass sie erlauben, Wissen flexibel in neuen Situationen einzusetzen. Nichtsdestotrotz können formale Modelle der Kategorisierungspsychologie nicht ausreichend erklären, wie vorhandenes Wissen auf neue Kategorien angewandt wird. Unser Ziel ist es deshalb, ein mathematisches Modell zu entwickeln, das dies kann. Dazu werden wir untersuchen, wie Versuchspersonen die Struktur von natürlichen Kategorien aus nur einem Beispiel lernen. Aufbauend auf diesen Daten werden wir ein rationales Modell für realistische Lernsituationen entwickeln. Ein rationales Modell verwendet alle verfügbaren Informationen, insbesondere benutzt es relevantes Wissen über vormals gelernte Kategorien, und bietet deshalb einen Standard, mit dem menschliches Verhalten verglichen werden kann. Da Kategorisierung eines der grundlegendsten Verhaltensmuster darstellt, hat jeder Fortschritt in unserem Verständnis von Kategorisierungsprozessen auch Einfluss auf unser Verständnis von anderen kognitiven Fähigkeiten, wie zum Beispiel Denken, Problemlösen oder Sprache.

他说：“这是一件很重要的事情。”这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情，因为这件事发生了。在新的情况下，这是一件很重要的事情，因为它是一件很重要的事情。在此基础上提出了一种新的形式模型，并对其进行了分析。他说：“我不知道该怎么做，因为它是一种数学模型。大足是我们的家，也是他们的家园，这是我们的全部。从理论上来说，这是一种现实的生活方式。在理论模型中，所有的Verfügbaren信息，都是与Wissenüber Vermals gelernte Kategorien，and Bietet Deshalb einen Standard，MIT DEM menschlices Verhalten verglichen wann相关的。这是一个很好的传说，因为这是一件很重要的事情，因为这是一件很重要的事情。