Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"Jiang, Chentian"'
To generalize across tasks, an agent should acquire knowledge from past tasks that facilitate adaptation and exploration in future tasks. We focus on the problem of in-context adaptation and exploration, where an agent only relies on context, i.e., h
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.04250
Autor:
Jiang, Chentian, Lucas, Christopher G.
How do people actively learn to learn? That is, how and when do people choose actions that facilitate long-term learning and choosing future actions that are more informative? We explore these questions in the domain of active causal learning. We pro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.09777
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zou, Yuan, Ro, Kum-Song, Jiang, Chentian, Yin, Deyi, Zhao, Li, Zhang, Daihui, Du, Lei, Xie, Jingli
Publikováno v:
European Journal of Nutrition; Apr2024, Vol. 63 Issue 3, p697-711, 15p
Autor:
Jiang, Chentian, Lucas, Christopher G.
Publikováno v:
Computational Brain & Behavior; Mar2024, Vol. 7 Issue 1, p80-105, 26p
Autor:
Jiang, Chentian, Lucas, Christopher
This study investigates how people use active learning to acquire transferable beliefs, i.e., overhypotheses, about the functional form of causal relationships.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2e94a6aceaa4b63c1916f72a271fdc93
Autor:
Jiang, Chentian, Lucas, Christopher
This study explores how people actively learn causal functions and how these learned functions influence their performance and interventions in future causal learning tasks.
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a84654e3bb0dfcb969e81d69d467cba9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Proceedings of the Annual Meeting of the Cognitive Science Society, vol 43, iss 43
To what extent is symbolic processing required for intelligent behaviour? Advances in both sub-symbolic deep learning systems and explicitly symbolic probabilistic program induction approaches have recently reinvigorated this long standing question a
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=od_______325::2af252f0a0a50cb536068f1cdd6e4102
https://escholarship.org/uc/item/5r19480f
https://escholarship.org/uc/item/5r19480f