学习策略训练

摘要： 文章首先从学习策略和教学策略方面对复习策略相关理论进行简要概述,然后从生物实验设计的概念、技能、内容、能力要求、复习策略和测量实施等方面阐述如何在高中生物实验复习中实施学习策略训练,最后从对象、方法、设计和结果等方面阐述高中生物实验复习策略实施的过程和结果,同时从重视程度、教学方法、教学水平等方面分析当前高中生物实验复习中的问题,并从培养学生生物核心素养、提高教学水平等方面阐述高中生物实验复习中的意义。

摘要： 通过对国内核心期刊的搜集、筛选,拟对国内英语策略培训研究进行归纳.文章先追溯了英语策略的来源,策略培训的概念等.然后对前人研究的内容进行分类.发现国内关于英语学习策略培训研究存在以下变化:研究受试,情境和工具的数量和种类都在不断地扩大、拓宽.不足之处有:当前研究主要以大学生为主;研究数量仍不能满足需求;没有将影响学习策略的因素考虑在内.最后,文章提出了一些建议.

摘要： 随着教育现代化的不断推进,多媒体等教学资源不断丰富,“看”的能力受到广泛的重视。教师应当积极利用多媒体及网络资源,丰富教学内容和形式,借助视听说教学活动对学生进行有效的学习策略训练,提高学生听力理解的水平。本文基于课程标准,以一节视听说课为例,阐述了教师在看前、看中、看后不同阶段进行各种学习策略训练,帮助学生运用各种策略完成任务,达成教学目标的过程。

摘要： 随着教育现代化的不断推进,多媒体等教学资源不断丰富,"看"的能力受到广泛的重视.教师应当积极利用多媒体及网络资源,丰富教学内容和形式,借助视听说教学活动对学生进行有效的学习策略训练,提高学生听力理解的水平.本文基于课程标准,以一节视听说课为例,阐述了教师在看前、看中、看后不同阶段进行各种学习策略训练,帮助学生运用各种策略完成任务,达成教学目标的过程.

摘要： 该研究基于认知心理学理论,采取行动研究法,在大学英语教学中进行学习策略的训练,以期提高学生英语自主学习能力,改进英语学习的成效.研究结果表明,策略训练对自主学习能力的培养和英语综合成绩的提高具有明显的促进作用.

摘要： 该研究基于认知心理学理论,采取行动研究法,在大学英语教学中进行学习策略的训练,以期提高学生英语自主学习能力,改进英语学习的成效。研究结果表明,策略训练对自主学习能力的培养和英语综合成绩的提高具有明显的促进作用。

摘要： 目前,在大学英语教学过程中,听说能力占有非常重要的作用,而高职院校学生听力水平偏低对听力教学效果的提高影响很大,因此在高职听力教学中有必要使用学习策略以提高学生英语听力水平,其中预测策略、选择性注意策略及记笔记策略采用恰当的方法进行训练,能较好地提高听力理解的效果.

摘要： 社会经济的快速发展对人才提出多样化的要求。追求品质教育的同时,笔者所在学校也转变育人模式,谋求特色发展,提出了"育人为本,多元发展"的办学理念,致力于让不同潜质、不同层次、不同兴趣爱好的学生都能得到适合自己的发展,考上理想的本科院校,走出一条独具特色的多元发展之路。

摘要： ＂精讲多练＂的课堂效果是众所周知。然而,在＂应试＂教育的影响下,人们对＂精讲多练＂的正确理解,受到一定的影响;另一方面,在实施素质教育的前提下＂,精讲多练＂的内涵应予充实和扩展。本文就这一思路,谈一些不成熟的看法。

摘要： 本发明涉及追捕技术分析技术领域，具体是涉及用于形成追捕策略的强化学习模型训练方法和训练装置。本发明逃跑者的控制量并不是确定性的，而是根据追捕者的信息给出的控制量，即逃跑者与追捕者进行了交互，这与实际追捕过程中逃跑者会根据追捕者的信息而做出相应的逃跑策略上的改变是一致的，追捕强化学习模型再根据改变之后的逃跑策略而给出追捕者的追捕策略。如此往复地对追捕强化学习模型进行训练，这样等到的已训练追捕强化学习模型应用到实际追逃过程中，即便逃跑者针对追捕者改变了逃跑策略，追捕者依然能够精准地实现对逃跑者的追捕，从而增加了已训练的追捕强化学习模型的鲁棒性。

摘要： 一种基于课程强化学习的机器人策略训练系统及训练方法，它属于无人系统自主决策与控制领域。本发明解决了现有方法在针对于机器人的策略训练方面难以获得好的决策与控制效果的问题。本发明针对异构多机器人不同类型的任务模式，以复杂环境的动力学模型为输入，构建基于课程学习的多机器人联合任务决策课程学习训练架构。考虑训练过程中任务难度的循序渐进，建立基于复杂环境动力学模型的参数自主生成算法和目标自主生成算法。然后在此基础上，建立课程难度评估与标校算法，反馈给自优化强化学习算法。本发明方法可以应用于无人系统的自主决策与控制。

摘要： 学习系统具有学习装置和学习装置用的训练数据生成装置。学习装置通过误差反向传播法学习神经网络。训练数据生成装置对于输入数据，按照每个标签取得表示输入数据的内容与标签一致的正评价、表示输入数据的内容与标签不一致的负评价和表示从学习对象标签中排除的无视评价中的任意一个，生成训练数据。学习装置在对学习用的神经网络进行学习时，调整中间层的权重系数以使正评价或者负评价的标签的识别得分与正评价或者负评价的真实得分接近，并且使得无视评价的标签的识别得分不会影响到中间层的权重系数的调整。

摘要： 本发明涉及一种基于策略梯度强化学习的智能任务调度策略训练方法，主要包括基于强化学习的任务调度序列数据生成和基于策略梯度强化学习的任务调度策略训练方法；本发明将任务调度问题抽象成一种强化学习的过程，使用策略梯度下降训练网络模型，提出一种结合多维度任务状态矩阵、调度策略矩阵和奖励函数的调度策略训练方法，提高了任务调度策略的训练效率，降低了任务的总体运行时间。

摘要： 对利用以往的散点图无法判定的细胞种类进行判定。一种使用神经网络结构的深度学习算法对生物试样所含的细胞进行分析的细胞分析方法，包括：使前述细胞在流路中流过，取得关于在前述流路内通过的各个细胞的信号强度，将与取得的关于各个细胞的信号强度对应的数值数据输入深度学习算法，基于从深度学习算法输出的结果，对每个细胞判定取得了信号强度的细胞的种类；利用前述细胞分析方法，解决了课题。

摘要： 本公开提供了一种数据生成、驾驶策略验证、强化学习网络训练方法、装置、电子设备及存储介质，该数据生成方法包括：获取采集的行驶案例信息；其中，所述行驶案例信息中包括对目标车辆的行驶存在影响的其他对象信息；基于所述行驶案例信息，在仿真器中构建与所述行驶案例信息匹配的行驶环境以及其他对象的行驶轨迹；以及基于所述行驶案例信息和设置的行驶约束条件，生成行为树信息；基于所述行为树信息，控制所述其他对象在所述行驶环境中按照所述行驶轨迹运行，得到所述驾驶案例对应的、在所述仿真器中的场景数据。

摘要： 本发明提供了一种利用对抗训练进行对话策略学习的方法，包括以下步骤：初始化A2C框架中的Actor网络、Critic网络和对抗训练Critic网络，利用A2C框架进行模拟数据采样，获得一批（s,a,s,r）数据，s表示当前状态，a表示当前动作，r表示当前状态下采取当前动作所获得的奖励；对A2C中的网络框架中的Actor使用TD误差进行反向求导进行训练；使用专家数据对（s,a）,利用对抗训练critic获取新的奖励函数，使用梯度下降算法训练A2C中的critic函数；利用第一步获得的模拟（s,a,s,r）和专家数据（s,a）对对抗训练中的critic进行梯度下降方法训练；重复1‑4步N次，N是一个超参数，人工进行交叉验证设置。本发明解决奖励稀疏问题，指导A2C中的策略模型进行更加有效的训练，加快策略网络的收敛数据。

摘要： 本申请提供一种基于强化学习策略的人机交互训练方法及装置，该方法包括：获取以目标样本集为训练样本训练得到的第一模型；所述目标样本集包括多个交互过程的交互内容；构建第二模型，使用所述第二模型与所述第一模型模拟即时通信交互过程；在所述第二模型与所述第一模型的交互过程中，所述第二模型输出回复内容，基于所述第二模型输出的回复内容对所述交互过程的评价指标的影响程度，调整所述第二模型的参数；将参数优化后的第二模型确定为目标模型；其中，所述评价指标用于指示所述交互过程能够实现预设目标的概率。

摘要： 描述了借助于强化学习来训练控制策略的方法，其具有：执行多次强化学习训练遍历，在每次遍历中，针对代理的状态序列的每个状态从控制遍历的初始状态开始选择所要执行的行动，针对至少有些状态，通过指定计划范围来选择行动，该计划范围指定了状态数目；通过将回答集编程求解器应用于回答集编程程序，确定具有指定的状态数目的从相应状态出发可到达的状态的多个序列，该回答集编程程序对行动与通过这些行动所到达的后续状态之间的关系进行建模；选择在这些序列中提供最大回报的序列，其中由所确定的序列提供的回报是在到达该序列的状态时所获得的奖励的总和；并选择可用来从相应状态出发到达所选序列的第一状态的行动，作为针对相应状态的行动。

摘要： 在至少一个实施例中，使用基于强化学习的搜索方法来产生用于机器学习模型的训练配置。在至少一个实施例中，使用学习的图像预处理参数来执行3D医学图像分割。