One-shot Learning of Realistic Categories
One-shot Learning of Realistic Categories
批准号:
84825988
负责人:
Professor Dr. Frank Jäkel
金额:
$0.0万
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
项目状态:
已结题
起止时间:
2007-12-31 至 2009-12-31
中文摘要
Menschen haben die erstaunliche Fähigkeit, neue Kategorien auser Beispiel zulenen。as ist möglich, weil wir Erfahrungen mit anderen Kategorien and gut strukturiertes Wissen <s:1> berdie Beziehungen zwischen Kategorien haben。他的研究包括Kennzeichnen认知Prozesse, passse erlauben, Wissen flexibel in neen situation einzusetzen。Nichtsdestotrotz können formale Modelle der categororisierungspologologie nighdausreichend erklären, wilvorhandenes Wissen auf neue categororien angewandt wind。齐尔教授在数学模型中提出了一种数学模型,即数学模型。大祖werden wir untersuchen, wsu Versuchspersonen die Struktur von natrlichen Kategorien auser Beispiel lernen。在现实世界中,现实世界是一个充满生机和活力的世界。在基本原理上,模型与信息是统一的;在基本原理上,模型与信息是统一的;在基本原理上,模型与信息是统一的;Da categororisierung eines der grundlegendsten Verhaltensmuster darstellt, the jeder Fortschritt in unserem Verständnis von categororisierungsprozessen aufluss aufunserem Verständnis von anderencognitiven Fähigkeiten, wie zum Beispiel Denken, Problemlösen odersprache。
英文摘要
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.
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专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Understanding decision criterion learning: From signal detection theory to neural implementation
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批准号:424828846
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项目类别:Research Grants
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资助金额:$0.0万
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财政年份:2019
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负责人:Professor Dr. Frank Jäkel
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依托单位:
国内基金
海外基金
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