L.I.P.N, UMR-CNRS 7030, Universite Paris-Nord,93430 Villetaneuse, France;
rnL.I.P.N, UMR-CNRS 7030, Universite Paris-Nord,93430 Villetaneuse, France;
rnLRI, UMR-CNRS 8623, Universite Paris-Sud, 91405 Orsay, France;
symbolic concept-learning; ambiguity; incomplete data;
机译:实例的力量:说明性实例可增强声明性概念的概念学习
机译:哪种技术对于学习声明概念最有效提供的示例,生成的示例或两者?
机译:提供了例子或褪色的例子对宣言性概念学习更有效吗?
机译:从(非常)含糊不清的概念学习
机译:多个视觉示例和非示例与原型示例对科学概念学习的影响的比较:一项基于光合作用概念的探索性研究。
机译:利用先前的概念学习改善了人类对象识别的计算模型中的少数例子的概括
机译:通过使用示例和非例子学习提高学生的学习动机和对概念的理解
机译:机器学习系统:第1部分。概念学习aQ15和相关系统的例子