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【2h】

Cross-Situational Learning with Bayesian Generative Models for Multimodal Category and Word Learning in Robots

机译：基于贝叶斯生成模型的机器人多模态分类与单词学习的跨情境学习

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Akira Taniguchi; Tadahiro Taniguchi; Angelo Cangelosi;
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年度 2017
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2. Word and category learning in a continuous semantic domain: Comparing cross-situational and interactive learning [J] . Belpaeme T., Morse A. Advances in complex systems . 2012,第3a4期

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3. WORD AND CATEGORY LEARNING IN A CONTINUOUS SEMANTIC DOMAIN: COMPARING CROSS-SITUATIONAL AND INTERACTIVE LEARNING [J] . TONY BELPAEME, ANTHONY MORSE Advances in Complex Systems (ACS) . 2012,第3a4期

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4. Sensitivity to Input Order: Evaluation of an Incremental and Memory-Limited Bayesian Cross-Situational Word Learning Model [C] . Sepideh Sadeghi, Matthias Scheutz International conference on computational linguistics . 2018

机译：输入顺序的敏感性：增量和记忆受限的贝叶斯跨情境单词学习模型的评估
5. Incremental and Memory-Limited Probabilistic Generative Models of Early Word Learning [D] . Sadeghi, Sepideh 2019

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6. Cross-Situational Learning with Bayesian Generative Models for Multimodal Category and Word Learning in Robots [O] . Akira Taniguchi, Tadahiro Taniguchi, Angelo Cangelosi 2017

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