首页> 外文会议>Eighth Neural Computation and Psychology Workshop; 20030828-30; University of Kent(GB) >MODELLING ASYMMETRIC INFANT CATEGORIZATION WITH THE REPRESENTATIONAL ACUITY HYPOTHESIS
【24h】

MODELLING ASYMMETRIC INFANT CATEGORIZATION WITH THE REPRESENTATIONAL ACUITY HYPOTHESIS

机译:用代表敏锐度假说对不对称婴儿分类进行建模

获取原文
获取原文并翻译 | 示例

摘要

We present a neural network model that accounts for an observed asymmetry in the categorization of cats and dogs in 3-4 month old infants. The model establishes a link between infant behaviour and mechanisms of cortical processing. Based on developmental change in the cortex the model predicts behavioural change in infants between 3 and 10 months of age.
机译:我们提出了一个神经网络模型,该模型解释了3-4个月大婴儿中猫和狗的分类中观察到的不对称性。该模型在婴儿行为和皮层加工机制之间建立了联系。基于皮质的发育变化,该模型预测了3至10个月大的婴儿的行为变化。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号