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差分方程模型matlab代码-rules:Frank&Tenenbaum(2011),《认知》中描述的简单贝叶斯规则学习模型
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2021-05-28
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差分方程模型matlab代码规则 该存储库包含Frank&Tenenbaum(2011)的模型代码,以及更正,详尽和扩展。 它是随纸张分发的原始zip文件的动态版本。 更正 请注意,此代码包含对Florent Meyniel建议的公式4的更正。 该公式的最底下应为\ frac {(1- \ alpha)} {| S |},而不是\ frac {(1- \ alpha)} {| S |-| r |}。 实施此更正后,结果会有一些小的数值差异,但据我们所知,没有定性差异会导致对我们的任何权利要求进行修改。 原始自述文件如下: Frank&Tenenbaum随附的代码的自述文件,“三种理想的简单语言规则学习观察者模型”。 论文链接在这里: 该档案包含Matlab代码,可重现本文中报告的仿真结果。 主要导演包含三个脚本。 可以通过更改脚本顶部指定的参数直接修改每个参数。 每一个中的注释描述了可能的选项。 脚本 model1.m-单一规则,无噪音 model2.m-单一规则,内存噪音 model3.m-多个规则,内存噪音(请注意,此模型使用gibbs采样器进行近似推断,因此运行速度相当慢,并且可
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rules-master.zip (54个子文件)
rules-master
mats
gerken2006_2010.mat 55KB
saffran2007.mat 7KB
kovacs2009-sims.mat 29KB
kovacs2009.mat 11KB
marcus1999.mat 17KB
marcus2007.mat 115KB
endress2007.mat 271KB
frank2009.mat 9KB
gerken2006.mat 18KB
gerken2010.mat 18KB
gomez2002.mat 1.02MB
README.md 2KB
model3.m 2KB
model1.m 1KB
modelE1.m 1KB
helper
addNoiseToTraining.m 433B
logsumexp.m 566B
cacheItems.m 1KB
setupWorld.m 6KB
computeCorrectedPosteriorFromTrainingData.m 697B
cleanUpClasses.m 300B
findMLHypotheses.m 981B
rotateticklabel.m 2KB
computeNoisyPosterior.m 1KB
chooseClass.m 375B
computeNoisyLikelihood.m 1KB
computeNoisyLikelihood2.m 1KB
applyRuleToString.m 432B
writeResultsNoisy.m 478B
computeCleanTest.m 1KB
computeCRP.m 200B
ent.m 169B
createHypothesisSpace.m 1KB
cacheCardinalities.m 2KB
crp.m 443B
writeResults.m 1023B
stderr.m 208B
writeResultsE1.m 712B
computeNoisyPosteriorMultimodal.m 1KB
computeTest.m 1KB
cacheTest.m 810B
computePosteriorFromTrainingData.m 374B
computeTestMultimodal.m 1KB
computeNoisyPosteriorGerken2010.m 2KB
displayOutputs.m 536B
computeNoisyTest.m 2KB
LICENSE 1KB
model2.m 2KB
experiments
kovacs2009.m 3KB
gerken2006_2010.m 3KB
frank2009.m 2KB
gomez2002.m 3KB
saffran2007.m 1KB
marcus2007.m 4KB
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