Kategorisierung und induktives Lernen

Fähigkeit，Kategorien zu bilden，gehört zu unseren fundamentalen kognitiven Kompetenzen.随着这一理论的发展，分类理论的基础是秩序的形成，客观的结构在世界范围内的广泛传播，这一理论在未来几年内将被广泛应用，分类理论的基础是灵活的，我可以根据不同的需求进行调整。从那时起，人们就开始对不同类别的韦尔登感兴趣，因为它是法国的，也是一种影响力，影响着其他人的智慧，人们对葡萄酒产生了兴趣。在一个项目的前期研究中，我们可以在Abhängigkeit davon中找到，就像在Klassen中找到一个Viren的Menge一样，weitere identische Lernerfahrungen über diese Viren zu unterschedlichen Lernkonsequenzen führten。Unser Ziel is，die Randbedingungen für diese transferffekte zu finden.我们可以从这里开始，将“自下而上”的结构与“自上而下”的转移过程联系起来。这个项目已经结束了。我第一次来这里是因为我们影响到了小企鹅。从这一理论的数据出发，我们可以从两个不同的概念范畴出发，在韦尔登的基础上建立起一个新的范式。在研究中，答案是否定的。数据采集韦尔登的理论分析表明，我们可以通过对ALCOVE和先进的自动编码器的两种最佳线性模型进行修改，从而使我们的模型更加完善。模拟的结果只能通过实验来证明，这是韦尔登。在第二个项目中，研究人员发现了一些问题。在这里进行了一项实验，研究了Vorannahmen的自然分类和非自然分类结构的作用。这也是纽兰的秘密。Die Möglichkeit，dass früher erworbene kausale Strukturen zu dramatisch unterschedlichen Lernprozessen für später präsentierte Strukturen führen können，wurde bisher ebenfalls nicht untersucht.

Die Fähigkeit, Kategorien zu bilden, gehört zu unseren fundamentalen kognitiven Kompetenzen. Während früher die Sicht dominierte, dass Kategorien ähnlichkeitsbasierte Ordnungsformen bilden, die objektive Strukturen in der Welt widerspiegeln, setzt sich in den letzten Jahren die Sicht durch, dass Kategorien theorieähnliche Gebilde sind, die flexibel, je nach Aufgabenanforderung variieren können. Geht man davon aus, dass Lerndomänen auf unterschiedliche Weise kategorisiert werden können, dann stellt sich die Frage, ob dies auch einen Einfluß auf weiteres Wissen hat, das man über diese Domäne erwirbt. In einer Vorstudie zum geplanten Projekt konnten wir tatsächlich zeigen, dass in Abhängigkeit davon, wie eine Menge von Viren in Klassen unterteilt wurde, weitere identische Lernerfahrungen über diese Viren zu unterschiedlichen Lernkonsequenzen führten. Unser Ziel ist es, die Randbedingungen für diese Transfereffekte zu finden. Dabei gehen wir davon aus, dass sowohl die Struktur der Lerndaten ('bottom up') als auch wissensgeleitete Annahmen ('top down') die Transferprozesse steuern. Das Projekt ist deshalb zweigeteilt. Im ersten Teil untersuchen wir den Einfluss des Lernimputs. Aus der Sicht datengesteuerter Theorien lässt sich unser Paradigma als Aufgabe beschreiben, in der konsekutiv zwei unterschiedliche Kategorisierungen auf der Basis identischer Lernexemplare gelernt werden. Solche Aufgaben wurden bislang in der Forschung nicht untersucht. Zur theoretischen Analyse der datengesteuerter Faktoren werden wir zwei der erfolgreichsten konnektionsistischen Lernmodelle (ALCOVE und prädiktive Autoencoder) so modifizieren, dass sie eine Modellierung unserer Aufgabe ermöglichen. Die Ergebnisse der Simulationen sollen dann mit den experimentellen Befunden verglichen werden. Im zweiten Teil des Projekts geht es dann um die Untersuchung wissensgeleiteter Faktoren. Hier sind Experimente geplant, die die Rolle von Vorannahmen über natürliche Kategorien und über unterschiedliche kausale Kategorienstrukturen untersuchen. Auch dieser Teil betritt Neuland. Die Möglichkeit, dass früher erworbene kausale Strukturen zu dramatisch unterschiedlichen Lernprozessen für später präsentierte Strukturen führen können, wurde bisher ebenfalls nicht untersucht.