Rescorla–Wagner model - Wikipedia
The Rescorla–Wagner model ("R-W") is a model of classical conditioning, in which learning is conceptualized in terms of associations between conditioned (CS) and unconditioned (US) stimuli. A strong CS-US association means that the CS signals predict the US.
学习理论之Rescorla-Wagner模型 - 知乎 - 知乎专栏
2016年12月28日 · Rescorla-Wagner模型描述了动物对CS-US联结强度的学习过程。 假设λ是动物在学习过程中所能达到的最高的联结强度。 Vn是当前的联结强度。 Vn+1是新的学习之后的联结强度。 ΔV是新的学习比上次学习增加的联结强度。 α代表CS吸引注意力的能力，β代表US的强度（或者称为学习速率）。 那么， ΔV = β*α*（λ - V） Vn+1 = Vn + ΔV. 很容易想象到，如果动物从头开始，学习到的联结强度会从0逐渐趋近λ。 利用这个模型，可以解释很多动物在学习过程 …
Rescorla-Wagner模型能解释多少种条件反射模式？真的不能解释 …
雷斯科拉-瓦格纳（Rescorla-Wagner）模型是在动物行为研究中最具影响力的理论，由雷斯科拉和瓦格纳在1972年提出，首次以定量的方式模拟出条件反射的学习过程。 雷斯科拉-瓦格纳模型对联想学习的理论研究做出了重大贡献，也对人工智能的发展起到促进作用。 20世纪80年代末期，受 行为心理学 对动物学习研究的启发，机器学习领域的“强化学习”理论迅速发展起来，其中的时间差分（TD：Temporal-Difference）算法就是由Rescorla-Wagner公式演化而来。 近来特别热门 …
R-W 模型 - 維基百科，自由嘅百科全書
R-W 模型（Rescorla–Wagner model）係用以下嘅方程式模擬古典制約嘅一個模型 [1] [2]:85 - 89 ： Δ V = α β ( λ − Σ V ) {\displaystyle \Delta V=\alpha \beta (\lambda -\Sigma V)}
Rescorlar-wagner模型 | CompModCogPsy
基于此，1972年Robert A. Rescorla和Allan R. Wagner提出了瑞思考勒-瓦格纳（Rescorlar-Wagner, RW)模型。 根据RW模型，当多个刺激存在的时候，预测误差（Prediction error）应该为奖赏减去所有出现刺激的价值（ P E i = r i − ∑ K N V K PE_i=r_i-\sum_K^N{V_K} P E i = r …
Why is the Rescorla-Wagner model so influential?
2023年10月1日 · The RW model, with its ability to compute the covariation between a cue and an outcome while removing the influence of other cues, is one way in which the structural credit assignment problem can be solved.
Rescorla-Wagner Models with Sparse Dynamic Attention
2020年6月4日 · The Rescorla-Wagner (R-W) model describes human associative learning by proposing that an agent updates associations between stimuli, such as events in their environment or predictive cues, proportionally to a prediction error.
Bayesian reinforcement learning: A basic overview
2024年5月1日 · Here, we provide a basic overview of learning models that are conceptually linked with the RW rule but have adopted a whole-hearted Bayesian approach. Our starting point will be a fundamental Bayesian embellishment of RW with rich links to …
Rescorla–Wagner model - Wikiwand
The Rescorla–Wagner model ("R-W") is a model of classical conditioning, in which learning is conceptualized in terms of associations between conditioned (CS) and unconditioned (US) stimuli. A strong CS-US association means that the CS signals predict the US.
Wagner (RW) model in a natural way and predicts progressively damped oscillations in the response of the subjects. Using the data of two experiments, we compare the dynamical oscillatory model (DOM) with an oscillatory model made of the superpo-