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首页> 外文会议>Eighth Neural Computation and Psychology Workshop; 20030828-30; University of Kent(GB) >PREDICTING COLLISION: A CONNECTIONIST MODEL
【24h】

PREDICTING COLLISION: A CONNECTIONIST MODEL

机译：预测碰撞：连接模型

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There have been many proposals of how time-to-collision is computed (see Sun & Frost for a review). But the results of different tasks were not conclusive for any of these models. According to new evidence of development and tuning of tasks, we propose a simple recurrent neural network to account for these phenomena. Specifically we simulated ontogenic development and tuning to speed ranges through training. Results were similar to human performance: less-trained-networks responses consistently anticipate to slow objects or large objects, and this behaviour diminishes with training.
机译：有关如何计算碰撞时间的建议很多（请参阅Sun＆Frost以获取评论）。但是，对于这些模型中的任何一个，不同任务的结果都不是确定的。根据开发和调整任务的新证据，我们提出了一个简单的递归神经网络来解决这些现象。具体来说，我们模拟了本体的发展，并通过训练调整了速度范围。结果类似于人类的表现：训练不足的网络反应始终预期会减慢物体或大物体的速度，而这种行为随着训练而减弱。

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