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  Does Cognitive Science Need Kernels?

Jäkel, F., Schölkopf, B., & Wichmann, F. (2009). Does Cognitive Science Need Kernels? Trends in Cognitive Sciences, 13(9), 381-388. doi:10.1016/j.tics.2009.06.002.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Jäkel, F, Autor           
Schölkopf, B1, 2, Autor           
Wichmann, FA, Autor           
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Kernel methods are among the most successful tools in machine learning and are used in challenging data analysis problems in many disciplines. Here we provide examples where kernel methods have proven to be powerful tools for analyzing behavioral data, especially for identifying features in categorization experiments. We also demonstrate that kernel methods relate to perceptrons and exemplar models of categorization. Hence, we argue that kernel methods have neural and psychological plausibility, and theoretical results concerning their behavior are therefore potentially relevant for human category learning. In particular, we believe kernel methods have the potential to provide explanations ranging from the implementational via the algorithmic to the computational level.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-09
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.tics.2009.06.002
BibTex Citekey: 6061
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Trends in Cognitive Sciences
  Andere : Trends Cogn. Sci.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Kidlington, Oxford, UK : Elsevier Current Trends
Seiten: - Band / Heft: 13 (9) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 381 - 388 Identifikator: ISSN: 1364-6613
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925620155