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2007 | OriginalPaper | Buchkapitel

Intelligence Through Interaction: Towards a Unified Theory for Learning

verfasst von : Ah-Hwee Tan, Gail A. Carpenter, Stephen Grossberg

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2007

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Machine learning, a cornerstone of intelligent systems, has typically been studied in the context of specific tasks, including clustering (unsupervised learning), classification (supervised learning), and control (reinforcement learning). This paper presents a learning architecture within which a universal adaptation mechanism unifies a rich set of traditionally distinct learning paradigms, including learning by matching, learning by association, learning by instruction, and learning by reinforcement. In accordance with the notion of embodied intelligence, such a learning theory provides a computational account of how an autonomous agent may acquire the knowledge of its environment in a real-time, incremental, and continuous manner. Through a case study on a minefield navigation domain, we illustrate the efficacy of the proposed model, the learning paradigms encompassed, and the various types of knowledge learned.

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Metadaten
Titel
Intelligence Through Interaction: Towards a Unified Theory for Learning
verfasst von
Ah-Hwee Tan
Gail A. Carpenter
Stephen Grossberg
Copyright-Jahr
2007
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-72383-7_128