Lernprozesse in stochastischen Automaten:
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| Format: | Elektronisch E-Book |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin, Heidelberg
Springer Berlin Heidelberg
1969
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| Schriftenreihe: | Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Systems, Economics, Computer Science, Information and Control
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| series2 | Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Systems, Economics, Computer Science, Information and Control |
| spelling | Feichtinger, G. Verfasser aut Lernprozesse in stochastischen Automaten von G. Feichtinger Berlin, Heidelberg Springer Berlin Heidelberg 1969 1 Online-Ressource txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Lecture Notes in Operations Research and Mathematical Systems, Economics, Computer Science, Information and Control 24 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 -- 5.2. 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 Mathematics Mathematics, general Mathematik Lernen (DE-588)4035408-8 gnd rswk-swf Automatentheorie (DE-588)4003953-5 gnd rswk-swf Mathematische Lerntheorie (DE-588)4169103-9 gnd rswk-swf Stochastischer Automat (DE-588)4183383-1 gnd rswk-swf Stochastischer Prozess (DE-588)4057630-9 gnd rswk-swf Abstrakter Automat (DE-588)4141155-9 gnd rswk-swf Stochastischer Automat (DE-588)4183383-1 s Mathematische Lerntheorie (DE-588)4169103-9 s 1\p DE-604 Lernen (DE-588)4035408-8 s 2\p DE-604 Abstrakter Automat (DE-588)4141155-9 s Stochastischer Prozess (DE-588)4057630-9 s 3\p DE-604 Automatentheorie (DE-588)4003953-5 s 4\p DE-604 https://doi.org/10.1007/978-3-642-95162-6 Verlag Volltext 1\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 2\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 3\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk 4\p cgwrk 20201028 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#cgwrk |
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