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Lernen von Kategorien

  • Authors
  • Martin Heydemann

Part of the Studien zur Kognitionswissenschaft book series (SZKW)

Table of contents

  1. Front Matter
    Pages 1-9
  2. Überblick über experimentelle Befunde und Modelle zum Lernen von Kategorien beim Menschen

    1. Front Matter
      Pages 11-11
    2. Martin Heydemann
      Pages 12-17
    3. Martin Heydemann
      Pages 18-29
    4. Martin Heydemann
      Pages 44-65
    5. Martin Heydemann
      Pages 66-76
  3. Das IAK-Modell und seine experimentelle Prüfung

  4. Back Matter
    Pages 219-252

About this book

Introduction

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.

Keywords

Klassifikation Kognitionswissenschaft Lernen Maschinelles Lernen Neuronales Netz Studien zur Kognitionswissenschaft neuronale Netze

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-3-322-97665-9
  • Copyright Information Deutscher Universitäts-Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden 1998
  • Publisher Name Deutscher Universitätsverlag, Wiesbaden
  • eBook Packages Springer Book Archive
  • Print ISBN 978-3-8244-4308-6
  • Online ISBN 978-3-322-97665-9
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