Lernen von Kategorien
Die Fähigkeit, die Zuordnung von Reizen zu Klassen oder Kategorien zu erlernen, ist Grundlage nahezu jeden Lernens. Das gilt nicht nur für das Lernen von Menschen oder anderen lebenden Organismen, sondern auch für das Lernen bei künstlich intelligenten Systemen. Martin Heydemann gibt einen Überblick...
| Corporate Author: | |
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| Format: | eBook |
| Language: | German |
| Published: |
Wiesbaden
Deutscher Universitätsverlag
1998, 1998
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| Edition: | 1st ed. 1998 |
| Series: | Studien zur Kognitionswissenschaft
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| Subjects: | |
| Online Access: | |
| Collection: | Springer Book Archives -2004 - Collection details see MPG.ReNa |
| Summary: | Die Fähigkeit, die Zuordnung von Reizen zu Klassen oder Kategorien zu erlernen, ist Grundlage nahezu jeden Lernens. Das gilt nicht nur für das Lernen von Menschen oder anderen lebenden Organismen, sondern auch für das Lernen bei künstlich intelligenten Systemen. Martin Heydemann gibt einen Überblick über die drei grundlegenden Ansätze, die in der Psychologie zur Erklärung des Lernens von Kategorien beim Menschen herangezogen werden. Ausführlich geht er dabei auf die Verwendung konnektionistischer Modelle (neuronale Netze) ein. Ein neuronales Netz bildet auch die Basis des vom Autor entwickelten IAK-Modells. Mit Hilfe dieses Modells läßt sich eine Vielzahl empirisch beobachtbarer Phänomene des menschlichen Lernens erklären und auf künstliche Lernsysteme übertragen |
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| Physical Description: | 249 S. 35 Abb online resource |
| ISBN: | 9783322976659 |