СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Elio, Renee$<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.05-04А3.025

Elio, Renee.
Simulation models of the infuence of learning mode and training variance on category learning [Text] / Renee Elio, Kui Lin // Cogn. Sci. - 1994. - Vol. 18, N 2. - P185-219 . - ISSN 0364-0213
Перевод заглавия: Имитационные модели влияния стиля и вариаций обучения на обучение категориям
Аннотация: Проведено исследование влияния моделей процесса на обучение при выполнении задач идентификации категорий. Описаны выполненные опыты на имитационных моделях. Проведено уточнение предположений, лежащих в основе обучения. Описаны возможности учета как активного, так и пассивного обучения. Разработана методика проверки соответствия гипотез наблюдаемым данным. Введены колич. меры соответствия. Предложены правила выбора миним. наборов параметров, дающих возможность идентифицировать категории. Представлены результаты имитационного моделирования. Канада, Dep. of Computing Sci., Univ. of Alberta, Edmonton, Alberta, T6G 2H1. Табл. 6. Библ. 26.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.13.21
Рубрики: ОБУЧЕНИЕ
ИДЕНТИФИКАЦИЯ КАТЕГОРИИ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ LANA

Доп.точки доступа:
Lin, Kui

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 91.11-04А3.59

Elio, Renee.
Modeling novice-to-expert shifts in problem-solving strategy and knowledge organization [Text] / Renee Elio, Peternela B. Scharf // Cogn. Sci. - 1990. - Vol. 14, N 4. - P579-639 . - ISSN 0364-0213
Перевод заглавия: Моделирование процесса развития от новичка к эксперту в стратегии решения задач и организации знаний
Аннотация: Разработана машинная модель EUREKA, обучающаяся решению задач в обл. физики и постепенно переходящая от стратегий решения и организации знаний, свойственных новичку, - к присущим эксперту в предметной обл. EUREKA строит сложное сетевое представление знаний и методов решения. По мере накопления опыта возникают все более сложные ассоциативные связи. Описан пакет вероятностной организации памяти, управляющий этим процессом и обеспечивающий использование накопленного опыта для оптимизации решений. Приведены многочисленные иллюстративные примеры, поясняющие особенности работы системы EUREKA. Канада, Univ. of Alberta. Ил. 10.

ГРНТИ	34.55.21

ВИНИТИ 341.55.21.19.25
Рубрики: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
СИСТЕМЕ EUREKA
МАШИННЫЕ МОДЕЛИ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ
ФИЗИКА
ОБУЧАЮЩИЕСЯ СИСТЕМЫ

Доп.точки доступа:
Scharf, Peternela B.

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска