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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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Standort: ---
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heiBIB
 Online-Ressource
Verfasst von:Kühn, Reimer [VerfasserIn]   i
 Stamatescu, Ion-Olimpiu [VerfasserIn]   i
Titel:A two-step algorithm for learning from unspecific reinforcement
Verf.angabe:Reimer Kühn and Ion-Olimpiu Stamatescu
Fussnoten:Gesehen am 06.03.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Journal of physics / A
Jahr Quelle:1999
Band/Heft Quelle:32(1999,31) Artikel-Nummer 5749, 13 Seiten
ISSN Quelle:1751-8121
Abstract:We study a simple learning model based on the Hebb rule to cope with `delayed', unspecific reinforcement. In spite of the unspecific nature of the information-feedback, convergence to asymptotically perfect generalization is observed, with a rate depending, however, in a non-universal way on learning parameters. Asymptotic convergence can be as fast as that of Hebbian learning, but may be slower. Morever, for a certain range of parameter settings, it depends on initial conditions whether the system can reach the regime of asymptotically perfect generalization, or rather approaches a stationary state of poor generalization.
DOI:doi:10.1088/0305-4470/32/31/301
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Verlag: http://dx.doi.org/10.1088/0305-4470/32/31/301
 Verlag: http://stacks.iop.org/0305-4470/32/i=31/a=301
 DOI: https://doi.org/10.1088/0305-4470/32/31/301
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
K10plus-PPN:1570439516
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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