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首页> Cognitive psychology> Data-driven experimental design and model development using Gaussian process with active learning.

Data-driven experimental design and model development using Gaussian process with active learning.

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第一作者： Jorge,Chang
第一单位： Department of Psychology, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA. Electronic address: changcheng.1@osu.edu.
作者： Jorge,Chang [1] ; Jiseob,Kim [2] ; Byoung-Tak,Zhang [2] ; Mark A,Pitt [3] ; Jay I,Myung [3]
作者单位： Department of Psychology, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA. Electronic address: changcheng.1@osu.edu. [1] School of Computer Science and Engineering, Seoul National University, Seoul 151-742, Republic of Korea. [2] Department of Psychology, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA. [3]
关键词 Active learningComputational cognitionData-driven cognitive modelingDelay discountingGaussian processNonparametric Bayesian methodsOptimal experimental design
医学主题词 贝叶斯定理(Bayes Theorem);人类(Humans);正态分布(Normal Distribution);研究设计(Research Design);随机过程(Stochastic Processes)
DOI 10.1016/j.cogpsych.2020.101360
PMID 33472104
发布时间 2022-05-31
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Cognitive psychology

Cognitive psychology

2021年125卷

101360页

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