学习中的统计特征
凝聚态物理
2007-05-23 v2 adap-org
适应与自组织系统
摘要
我们研究了基于“延迟”且无差别强化、并由可被视为非常基础性质的简单算法实现的学习模型特征。我们表明，在神经网络实现中，Hebb 规则的修改对此问题效果良好，并数值研究了其收敛性质。提供了一个针对更“具体”情境的说明。
引用
@article{arxiv.cond-mat/9809135,
title = {Statistical Features in Learning},
author = {Ion-Olimpiu Stamatescu},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/9809135},
year = {2007}
}
备注
13 pages, 7 figures; LEARNING'98 Madrid; 2 notations, 1 typo corrected