Lernprozesse in stochastischen Automaten
mar 2013 · Springer-Verlag
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2. Endliche stochastische Automaten 2 2. 1. Definition eines SEZAPO 2 2. 2. Interpretation ur. d Ablauf 3 2. 3. Assoziierte stochastische Prozesse 3 2. 4. Bemerkungen zur Automatendefinition 5 2. 5. Hilfssatze 6 2. 6. Einfach stationarer Input 7 2. 7. Verwandte Definitionen stochastischer Automaten 9 2. 8. Markovprozesse bei einfachem Input 10 2. 9. Sequentialstatistiken 12 2. 10. Spezielle Typen stochastischer Automaten 13 2. 11. Gekoppelte stochastische Automaten 15 3. Zufallige Verteilungen und Verteilungsautomaten 17 3. 1. Die Zustandsverteilung als zufalliger Vektor 17 3. 2. Momente und charakteristische Funktion der Zustandsverteilung ; 21 _n 3. 3. Verteilungsautomaten 23 4. Grenzwertsatze ftir endliche regulare stochastische Automaten 28 4. 1. Satze tiber den ZustandsprozeE 29 4. 2. Satze tiber Output- und InputprozeE 31 5. Anwendung stochastischer Automaten in der Lerntheorie 36 5. 1. Das Reizstichproben-Modell von ESTES 37 5. 1. 1. Axiome des (N,2)-Patternmodells 37 5. 1. 2. Interpretation als SEZAPO 38 5. 1. 3. Grenzverhalten 41 5. 1. 4. Nichtkontingente Verstarkungsvorschrift 42 5. 1. 5. Anwendung der Grenzwertsatze 44 5. 2. Das lineare Lernmodell von BUSH und MOSTELLER 47 v 6. Automatenmodelle sequentieller Spiele 48 6. 1. Beschreibung der Spielsituation 48 6. 2. Ein probabilistisches Gefangenendilemma 49 6. 3. Interpretation als Koppelprodukt 51 6. 4. Ausblick 52 7. Ein Stimulus-Sampling-Modell mit adaptiven Transitionswahrscheinlichkeiten 55 7. 1. Einftihrung 55 7. 2. Stochastische Automaten mit variabler Struktur 57 7. 3. Anwendungen auf das (N,2)-Modell 59 Literaturverzeichnis 64 66 Zustandsgraph des (N,2)-Inputautomaten 1.
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