論文の概要: One system for learning and remembering episodes and rules
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05884v1
- Date: Mon, 8 Jul 2024 12:44:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 15:50:25.639463
- Title: One system for learning and remembering episodes and rules
- Title（参考訳）: エピソード・ルールの学習・記憶システム
- Authors: Joshua T. S. Hewson, Sabina J. Sloman, Marina Dubova,
- Abstract要約: 人間は個々のエピソードや一般化可能なルールを学習でき、時間とともに両方の獲得した知識を保持できる。
統計的学習の最近の研究から着想を得た結果,表現能力の過剰な1つのシステムは,エピソードとルールの両方を学習し,記憶することができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humans can learn individual episodes and generalizable rules and also successfully retain both kinds of acquired knowledge over time. In the cognitive science literature, (1) learning individual episodes and rules and (2) learning and remembering are often both conceptualized as competing processes that necessitate separate, complementary learning systems. Inspired by recent research in statistical learning, we challenge these trade-offs, hypothesizing that they arise from capacity limitations rather than from the inherent incompatibility of the underlying cognitive processes. Using an associative learning task, we show that one system with excess representational capacity can learn and remember both episodes and rules.
- Abstract（参考訳）: 人間は個々のエピソードや一般化可能なルールを学習でき、時間とともに両方の獲得した知識を保持できる。
認知科学文献では,(1)個別のエピソードとルールの学習,(2)学習と記憶は,個別の相補的な学習システムを必要とする競合するプロセスとして概念化されることが多い。
統計的学習の最近の研究に触発されて、我々はこれらのトレードオフに挑戦し、基礎となる認知過程の固有の非互換性からではなく、キャパシティの限界から生じるという仮説を立てた。
連想学習タスクを用いて、過剰な表現能力を持つ1つのシステムがエピソードとルールの両方を学習し、記憶することができることを示す。
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