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Cognitive Computation

Erschienen in:

01.12.2010

A Simple Recurrent Network for Implicit Learning of Temporal Sequences

verfasst von: Stefan Glüge, Oussama H. Hamid, Andreas Wendemuth

Erschienen in: Cognitive Computation | Ausgabe 4/2010

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Abstract

A behavioural paradigm for learning arbitrary visuo-motor associations established that human observers learn to associate visual objects with their corresponding motor responses faster if the objects follow a temporal rule rather than if they were presented in a random order. Here, we use a simple recurrent network with a back propagation training algorithm adapted to a reinforcement learning scheme. Our simulations fit quantitatively as well as qualitatively to the behavioural results, endorsing the role of temporal context in associative learning scenarios.

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Titel: A Simple Recurrent Network for Implicit Learning of Temporal Sequences
verfasst von: Stefan Glüge
Oussama H. Hamid
Andreas Wendemuth
Publikationsdatum: 01.12.2010
Verlag: Springer-Verlag
Erschienen in: Cognitive Computation / Ausgabe 4/2010
Print ISSN: 1866-9956
Elektronische ISSN: 1866-9964
DOI: https://doi.org/10.1007/s12559-010-9066-z

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