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Lernprozesse in stochastischen Automaten
Band 24

Lernprozesse in stochastischen Automaten

Aus der Reihe Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems Band 24
Taschenbuch

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Beschreibung

Details

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1970

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

66

Maße (L/B/H)

24,4/17/0,5 cm

Gewicht

149 g

Auflage

1969

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-04948-7

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Taschenbuch

Erscheinungsdatum

01.01.1970

Verlag

Springer Berlin

Seitenzahl

66

Maße (L/B/H)

24,4/17/0,5 cm

Gewicht

149 g

Auflage

1969

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-540-04948-7

Herstelleradresse

Springer-Verlag GmbH
Tiergartenstr. 17
69121 Heidelberg
DE

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • Lernprozesse in stochastischen Automaten
  • 1. Einleitung.- 2. Endliche stochastische Automaten.- 2.1. Definition eines SEZAPO.- 2.2. Interpretation und. Ablauf.- 2.3. Assoziierte stochastische Prozesse.- 2.4. Bemerkungen zur Automatendefinition.- 2.5. Hilfssätze.- 2.6. Einfach stationärer Input.- 2.7. Verwandte Definitionen stochastiseher Automaten.- 2.8. Markovprozesse bei einfachem Input.- 2.9. Sequentialstatistiken.- 2.10. Spezielle Typen stochastiseher Automaten.- 2.11. Gekoppelte stochastische Automaten.- 3. Zufällige Verteilungen und Verteilungsautomaten.- 3.1. Die Zustandsverteilung als zufälliger Vektor.- 3.2. Momente und charakteristische Punktion der Zustandsverteilung zn.- 3.3. Verteilungsautomaten.- 4. Grenzwertsätze für endliche reguläre stochastische Automaten.- 4.1. Sätze über den Zustandsprozeß.- 4.2. Sätze über Output- und Inputprozeß.- 5. Anwendung stochastischer Automaten in der Lerntheorie.- 5.1. Das Reizstichproben-Modell von ESTES.- 5.1.1. Axiome des (N, 2)-Patternmodells.- 5.1.2. Interpretation als SEZAPO.- 5.1.3. Grenzverhalten.- 5.1.4. Nichtkontingente Verstärkungsvorschrift.- 5.1.5. Anwendung der Grenzwertsätze.- 5.2. Das lineare Lernmodell von BUSH und MOSTELLER.- 6. Automatenmodelle sequentieller Spiele.- 6.1. Beschreibung der Spielsituation.- 6.2. Ein probabilistisches Gefangenendilemma.- 6.3. Interpretation als Koppelprodukt.- 6.4. Ausblick.- 7. Ein Stimulus-Sampling-Modell mit adaptiven Transitionswahrscheinlichkeiten.- 7.1. Einführung.- 7.2. Stochastische Automaten mit variabler Struktur.- 7.3. Anwendungen auf das (N, 2)-Modell.- Zustandsgraph des (N, 2)-Inputautomaten.