Creating A Memory of Causal Relationships : An Integration of Empirical and Explanation-based Learning Methods
Idioma: inglés
Editorial: Taylor & Francis Ltd (Sales) Mai 1990, 1990
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - This book presents a theory of learning new causal relationships by making use of perceived regularities in the environment, general knowledge of causality, and existing causal knowledge. Integrating ideas from the psychology of causation and machine learning, the author introduces a new learning procedure called theory-driven learning that uses abstract knowledge of causality to guide the induction process. Known as OCCAM, the system uses theory-driven learning when new experiences conform to common patterns of causal relationships, empirical learning to learn from novel experiences, and explanation-based learning when there is sufficient existing knowledge to explain why a new outcome occurred. Together these learning methods construct a hierarchical organized memory of causal relationships. As such, OCCAM is the first learning system with the ability to acquire, via empirical learning, the background knowledge required for explanation-based learning. Please note: This program runs on common lisp.…
N° de ref. del artículo 9780805806298
- Título
- Creating A Memory of Causal Relationships : An Integration of Empirical and Explanation-based Learning Methods
- Autor
- Michael J Pazzani
- Editorial
- Taylor & Francis Ltd (Sales) Mai 1990
- Año de publicación
- 1990
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 0805806296
- ISBN 13
- 9780805806298
- Peso del artículo
- 739 gramos
- Dimensiones
- 234x163x28 mm
This book presents a theory of learning new causal relationships by making use of perceived regularities in the environment, general knowledge of causality, and existing causal knowledge. Integrating ideas from the psychology of causation and machine learning, the author introduces a new learning procedure called theory-driven learning that uses abstract knowledge of causality to guide the induction process.
Known as OCCAM, the system uses theory-driven learning when new experiences conform to common patterns of causal relationships, empirical learning to learn from novel experiences, and explanation-based learning when there is sufficient existing knowledge to explain why a new outcome occurred. Together these learning methods construct a hierarchical organized memory of causal relationships. As such, OCCAM is the first learning system with the ability to acquire, via empirical learning, the background knowledge required for explanation-based learning.
Please note: This program runs on common lisp.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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