Rescorla-Wagner模型描述了动物对CS-US联结强度的学习过程。 假设λ是动物在学习过程中所能达到的最高的联结强度。 Vn是当前的联结强度。 Vn+1是新的学习之后的联结强度。 ΔV是新的学习比上次学习增加的联结强度。 α代表CS吸引注意力的能力，β代表US的强度（或者称为学习速率）。 那么， ΔV = β*α*（λ - V） Vn+1 = Vn + ΔV. 很容易想象到，如果动物从头开始，学习到的联结强度会从0逐渐趋近λ。 利用这个模型，可以解释很多动物在学习过程中出现的很多现象。 …

The Rescorla–Wagner model ("R-W") is a model of classical conditioning, in which learning is conceptualized in terms of associations between conditioned (CS) and unconditioned (US) stimuli. A strong CS-US association means that the CS signals predict the US.

Rescorla-Wagner模型是 条件反射 相关的学习模型中的一个里程碑。 在1972年被Robert Rescorla以及Allan Wagner，它成为了后续学习模型的基本参照物。 这个数学模型强调了非条件刺激的显著性是决定其能产生的学习强度的关键。 二. 模型本型. 我们来做一个假设。 假设K=0.3, λ =1, V（total)=0, 也就是在实验的开始我们的实验对象脑中一片空白. 从这条绝美的学习曲线我们可以看出，训练初期，每一次刺激学到的都很多，学习后期，关联性掌握的程度逼近λ，每一次 …

雷斯科拉-瓦格纳（Rescorla-Wagner）模型是在动物行为研究中最具影响力的理论，由雷斯科拉和瓦格纳在1972年提出，首次以定量的方式模拟出条件反射的学习过程。 雷斯科拉-瓦格纳模型对联想学习的理论研究做出了重大贡献，也对人工智能的发展起到促进作用。 20世纪80年代末期，受行为心理学对动物学习研究的启发，机器学习领域的“强化学习”理论迅速发展起来，其中的时间差分（TD：Temporal-Difference）算法就是由Rescorla-Wagner公式演化而来。 近来特别热门 …

基于此，1972年Robert A. Rescorla和Allan R. Wagner提出了瑞思考勒-瓦格纳（Rescorlar-Wagner, RW)模型。 根据RW模型，当多个刺激存在的时候，预测误差（Prediction error）应该为奖赏减去所有出现刺激的价值（ P E i = r i − ∑ K N V K PE_i=r_i-\sum_K^N{V_K} P E i = r …

2023年10月1日 · The RW model, with its ability to compute the covariation between a cue and an outcome while removing the influence of other cues, is one way in which the structural credit assignment problem can be solved.

R-W 模型（Rescorla–Wagner model）係用以下嘅方程式模擬古典制約嘅一個模型 [1] [2]:85 - 89 ： Δ V = α β ( λ − Σ V ) {\displaystyle \Delta V=\alpha \beta (\lambda -\Sigma V)}

The Rescorla-Wagner model is a model of classical conditioning in which the animal is theorized to learn from the discrepancy between what is expected to happen and what actually happens. This is a trial-level model in which each stimulus is either present or not present at …

The Centre for Computational and Animal Learning Research specializes in the development of formal and computational models of associative learning, a.k.a. reinforcement learning, and neural networks with an emphasis on their implementation in software simulators as essential tools in the cycle of theory formation and refinement. Specifically ...

2020年6月4日 · The Rescorla-Wagner (R-W) model describes human associative learning by proposing that an agent updates associations between stimuli, such as events in their environment or predictive cues, proportionally to a prediction error.