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- W2405346504 abstract "Der Hierarchische Dirichlet Prozess (HDP), ein rationales Kategorisierungsverfahren, welches auch als Klassifikator fur autonome Roboter vorgeschlagen wurde (Nakamura, Nagai & Iwahashi, 2011; Nakamura, Yoshiki, Takayuki & Masahide, 2015), wird anhand eines klassischen Phanomens der menschlichen Kategorisierungsleistung evaluiert und mit alternativen Modellen aus der psychologischen Forschung verglichen. Ziel des Vorhabens ist es sowohl zu einer Reduzierung des Evaluationsdefizits prominenter Kategorisierungsmodelle beizutragen, zu welchen der HDP gerechnet werden kann, als auch Verbesserungspotential des Modells zu ermitteln (Pothos & Wills, 2011; Wills & Pothos, 2012). Gegenstand der Evaluation ist die experimentell ermittelte Lernschwierigkeit von sechs unterschiedlichen Kategorisierungsregeln aus Nosofsky, Gluck, Palmeri, McKinley und Glauthier (1994b). Die Gegenuberstellung der vom HDP vorhergesagten Lernschwierigkeit mit der tatsachlichen Schwierigkeit zeigen ein klassisches Defizit des Modells, wie es haufig auch in alteren Modellen zu menschlichen Kategorisierung festgestellt wurde. Es werden mogliche Ursachen fur die ungenugende Modellierungsleistung des HDP benannt." @default.
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