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1)  Rival penalized competitive learning
惩罚竞争学习法
2)  RPCL
对手竞争惩罚学习算法
3)  rival penalized competitive learning algorithm
对手受罚的竞争学习算法
4)  Rival Penalized Competitive Learning(RPCL)
次胜者受罚竞争学习
5)  Competitive learning algorithm
竞争学习算法
6)  competitive learning
竞争学习
1.
Novel clustering algorithm based on combination idea and competitive learning idea;
基于合并思想和竞争学习思想的聚类新算法
2.
In this paper,a new algorithm for recognizing irises is proposed,which utilizes Kernel principle component analysis(KPCA) to extract iris texture feature and adopts competitive learning mechanism to recognize.
提出了一种新的虹膜识别方法,利用核主成分分析(KPCA)提取虹膜的纹理特征,采用竞争学习机制进行识别。
3.
Using competitive learning, we develop a new adaptive quantization algorithm.
首先阐述了CMAC神经网络的原理、结构和学习算法,提出了一种新的采用竞争学习原理的非等距自适应量化算法。
补充资料:惩罚法


惩罚法
punishment

  惩罚法(punishment)通过提供适当刺激以降低后续反应之频度的过程。惩罚的典型情况是,每当机体作出-特定反应时,就给它一个疼痛或痛苦的刺激,从而该反应再次出现的可能性便被减少。例如,一只猫已经学会了按压杠杆以获得食物的操作反应。现在将压杆反应同电击而不是同食物联系起来:每当猫按压杠杆时都受到电击,其结果压杆反应的频度就会降低,甚至不再压杆。在这里,电击是 一种惩罚性刺激物(惩罚物)。虽然大多数起惩罚作用的事物是令人不快的、疼痛或痛苦的,但惩罚的定义不依赖一于惩罚物的作用后果是否令人厌恶。例如,自我监测技术可以降低被监测的问题行为的发生频度,因此,在这种意义土也可被看作是一种惩罚。惩罚不同于负性强化。惩罚降低反应的频度,而负性强化增大反应发生的可能性;惩罚常被用来消除或减少己有的不良行为,而负性强化则在新行为的产生和维持中起作用。在行为治疗中,惩罚一与反应代价法都可降低不良反应或行为发生的频度,但惩罚靠增添新的刺激物,而反应代价法则是取消或终止刺激而达此目的。惩罚法如果用得适当,可以较有效地减少不合意行为,特别是当存在着另一种可得到奖励的替代性行为,或当仅仅需要对一个信号作出简单反应以逃避惩罚的时候。此外,惩罚也可向人们提供信息,从而使人们知道错误之所在以便改变以往的行为。然而作为单一的行为治疗方法使用时,惩罚的效果常常是不肯定的。在行为矫正中,惩罚法的主要问题是,它往往只能暂时地压抑而不是消除不良行为;一旦停止惩罚,或者机体的动机强烈到足以对抗惩罚影响的程度,不良行为就会再次出现。惩罚虽然可以暂时地改变一个人的行为,但其效果不像奖励那样可以预测;对于一个怀有强烈行为动机的个体行为实施惩罚会引起严重的趋一避冲突,从而可能导致更加不良的行为或变态行为。在某些情况卜,惩罚不仅不能消除不良行为,反而会由于对惩罚的焦虑和恐惧而使这种不良行为更加牢固(如对尿床儿童的惩罚,往往会导致尿床次数的进一步增多)。惩罚也会导致对惩罚者和惩罚场所的厌恶,从而增加惩罚的消极后果。因此,人们主张将惩罚与正性强化结合起来使用,有奖有罚才能收到好的效果。参见“反应代价”、“负性强化”。 (梁宝勇撰徐俊觅审)
  
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参考词条