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题名内隐学习的人工神经网络模型
被引量：7
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作者
郭秀艳
朱磊
魏知超
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机构
华东师范大学心理学系
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出处
《心理科学进展》
CSSCI
CSCD
北大核心
2006年第6期837-843,共7页
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基金
教育部新世纪优秀人才支持计划项目(批准号为41193002)
教育部高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目(批准号为200309)支持。
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文摘
近年来,人工神经网络模型常被用来模拟各种心理活动,从而为心理学的一些相关理论提供丰富的证据,内隐学习也不例外。基于权重调整来学习正确反应的人工神经网络模型和内隐学习的两大本质特征间有着极为相应的匹配,因此,人工神经网络模型特别适用于内隐学习研究。到目前为止,针对两种较为普遍的内隐学习任务,已经相应地出现了两种使用较为广泛的神经网络模型——自动联系者和简单循环网络。
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关键词
人工神经网络模型
人工语法学习
自动联系者
序列学习
简单循环网络
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Keywords
artificial neural network model, artificial grammar learning, autoassociator, serial learning, simple recurrent network
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分类号
B842
[哲学宗教—基础心理学]
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题名障碍物运动轨迹预测方法
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作者
韩晓惠
闫力博
陈彩霞
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机构
广州汽车集团股份有限公司汽车工程研究院
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出处
《汽车实用技术》
2024年第19期17-21,共5页
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基金
广东省科技计划项目(2023B1212020010)。
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文摘
为提高智驾领域障碍物绕行的能力,文章提出一种基于障碍物运动轨迹预测的方法。该方法融合视觉传感器和激光雷达传感器对障碍物的历史运动轨迹进行观测,输出带有时间戳的障碍物位姿和障碍物速度,即从时间、空间和速度三个维度描述障碍物。基于历史观测数据,简单循环神经网络结合最大似然估计实时预测障碍物的运动轨迹。
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关键词
轨迹预测
全局规划
简单循环神经网络
最大似然估计
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Keywords
Trajectory prediction
Global planning
Simple recurrent neural network
Maximum likelihood estimation
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分类号
U495
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
U463.6
[机械工程—车辆工程]
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