論文の概要: Keeping it simple: Implementation and performance of the proto-principle
of adaptation and learning in the language sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.03813v2
- Date: Sat, 28 Aug 2021 10:55:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-25 13:58:53.192958
- Title: Keeping it simple: Implementation and performance of the proto-principle
of adaptation and learning in the language sciences
- Title（参考訳）: シンプルさを維持する:言語科学における適応と学習の原原則の実装と性能
- Authors: Petar Milin, Harish Tayyar Madabushi, Michael Croucher, Dagmar Divjak
- Abstract要約: We present the Widrow-Hoff rule and its application to language data。
ルールを歴史的に解釈し、ニューラルネットワークにインスパイアされた機械学習モデルの連鎖に配置した後、その理論的および実装的考察を説明する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9845144212844665
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this paper we present the Widrow-Hoff rule and its applications to
language data. After contextualizing the rule historically and placing it in
the chain of neurally inspired artificial learning models, we explain its
rationale and implementational considerations. Using a number of case studies
we illustrate how the Widrow-Hoff rule offers unexpected opportunities for the
computational simulation of a range of language phenomena that make it possible
to approach old problems from a novel perspective.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,Widrow-Hoffルールとその言語データへの応用について述べる。
ルールを歴史的に解釈し、ニューラルネットワークにインスパイアされた機械学習モデルの連鎖に配置した後、その理論的および実装的考察を説明する。
いくつかのケーススタディを用いて、widrow-hoff則が、新しい視点から古い問題にアプローチできる様々な言語現象の計算シミュレーションの予期せぬ機会を提供する方法を示す。
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