詹姆斯·麦克莱兰
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附属: 美国斯坦福大学
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2020年–今天
2023 [公元37年] 山口Takateru Yamakoshi , 詹姆斯·麦克莱兰 , 阿黛尔·戈德堡 , 罗伯特·霍金斯 :
因果干预揭示了常识性语言理解的隐性情境模型。 ACL(调查结果) 2023 : 13265-13293 [i17] 山口Takateru Yamakoshi , 詹姆斯·麦克莱兰 , 阿黛勒·E·戈德堡 , 罗伯特·D·霍金斯 :
因果干预暴露了用于常识性语言理解的隐含情境模型。 CoRR公司 abs/2306.03882 ( 2023 ) [i16] 德鲁·A·哈德森 , 丹尼尔·佐兰 , 马特乌斯·马利诺夫斯基 , 安德鲁·兰皮宁 , 安德鲁·杰格尔 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 洛伊克·马特(Loic Matthey) , 费利克斯·希尔 , 亚历山大·勒克纳 :
SODA:表征学习的瓶颈扩散模型。 CoRR公司 abs/2311.17901 ( 2023 ) 2022 [公元24年] 李宇轩 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
人类目标导向决策的加权约束满足方法。 公共科学图书馆计算。 生物。 18 ( 6 ) ( 2022 ) [公元36年] 安德鲁·兰皮宁 , 石田达斯古普塔 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 科里·W·马修森 , 迈克尔·亨利·特斯勒 , 安东尼娅·克雷斯韦尔 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 简·王 , 费利克斯·希尔 :
语言模型能从上下文中的解释中学习吗? EMNLP(调查结果) 2022 : 537-563 [公元35年] 安德鲁·兰皮宁 , 尼古拉斯·A·罗伊 , 石田达斯古普塔 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , Allison C.Tam公司 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 陈燕 , 亚当·桑托罗 , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 简·X·王 , 费利克斯·希尔 :
告诉我为什么! 解释支持学习关系和因果结构。 ICML公司 2022 : 11868-11890 [公元34年] 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 亚当·桑托罗 , 安德鲁·兰皮宁 , 简·X·王 , 亚迪亚·辛格 , 皮埃尔·里奇蒙 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 费利克斯·希尔 :
数据分布特性推动了《变形金刚》中的即时上下文学习。 NeurIPS公司 2022 【i15】 安德鲁·兰皮宁 , 石田达斯古普塔 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 科里·W·马修森 , 迈克尔·亨利·特斯勒 , 安东尼娅·克雷斯韦尔 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 简·X·王 , 费利克斯·希尔 :
语言模型能从上下文中的解释中学习吗? CoRR公司 abs/2204.02329 ( 2022 ) [第14条] 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 亚当·桑托罗 , 安德鲁·兰皮宁 , 简·X·王 , 亚迪亚·辛格 , 皮埃尔·里奇蒙 , 杰伊·麦克莱兰 , 费利克斯·希尔 :
数据分布特性推动了《变形金刚》中的即时上下文学习。 CoRR公司 abs/2205.05055 ( 2022 ) [i13] 石田达斯古普塔 , 安德鲁·兰皮宁 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , 安东尼娅·克雷斯韦尔 , 达山库马兰 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 费利克斯·希尔 :
语言模型显示了类人内容对推理的影响。 CoRR公司 腹肌/2207.07051 ( 2022 ) [i12] 李宇轩 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
结构化任务培训变压器的系统概括和应急结构。 CoRR公司 abs/2210.00400 ( 2022 ) [i11] 安德鲁·乔洪·南(Andrew Joohun Nam) , 任梦烨 , 切尔西-芬兰人 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
学习用关系抽象推理。 CoRR公司 abs/2210.02615 ( 2022 ) [i10] 安德鲁·乔洪·南(Andrew Joohun Nam) , 穆斯塔法·阿卜杜勒 , 特雷弗·麦克斯菲尔德 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
通过课程学习实现算法推理中的分布外泛化。 CoRR公司 abs/2210.03275 ( 2022 ) 2021 [公元33年] 杰伊·麦克莱兰 :
人还是比机器聪明吗? 如果是,为什么? CogSci公司 2021 [第九章] 安德鲁·乔洪·南(Andrew Joohun Nam) , 詹姆斯·麦克莱兰 :
人类快速学习和系统概括的基础是什么。 CoRR公司 abs/2107.06994 ( 2021 ) [i8] 安德鲁·兰皮宁 , 尼古拉斯·A·罗伊 , 石田达斯古普塔 , 斯蒂芬妮·C.Y.·陈 , Allison C.Tam公司 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 陈燕 , 亚当·桑托罗 , 尼尔·C·拉比诺维茨 , 简·X·王 , 费利克斯·希尔 :
告诉我为什么!- 解释支持学习关系和因果结构。 CoRR公司 abs/2112.03753 ( 2021 ) 2020 [公元23年] 安德鲁·兰皮宁 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
转换任务表示以执行新任务。 程序。 国家。 阿卡德。 科学。 美国 117 ( 52 ) : 32970-32981 ( 2020 ) [公元32年] 穆罕默德·罗斯塔米 , 索海尔·科洛里 , Praveen K.Pilly公司 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
生成性持续概念学习。 啊啊啊 2020 : 5545-5552 [公元31年] 大卫·巴雷特 , 费利克斯·希尔 , 亚当·桑托罗 , 杰伊·麦克莱兰 :
类比推理的联结主义模型中结构化教育的认知后果。 CogSci公司 2020 [公元30年] 西尔维斯特·萨巴蒂尔 , 杰伊·麦克莱兰 , Trygve Solstad公司 :
一种在多模式交互环境中学习计数的计算模型。 CogSci公司 2020 [公元29年] 阿马尔乔特·辛格 , 杰伊·麦克莱兰 :
类人学习框架,用于频率扭曲的多级分类。 CogSci公司 2020 [c28] 费利克斯·希尔 , 安德鲁·兰皮宁 , 罗莎莉亚·施耐德 , 祈立德 , 马修·博特维尼克 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 亚当·桑托罗 :
环境驱动因素在情境中的系统性和泛化。 ICLR公司 2020 [公元27年] 西尔维斯特·萨巴蒂尔 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 特雷格夫·索尔斯塔德 :
与多模式环境交互的神经网络Agent中计数的新兴表示。 阿里夫 2020 : 736-743 [i7] 安德鲁·兰皮宁 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
转换任务表示以允许深度学习模型执行新任务。 CoRR公司 abs/2005.04318 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元22年] 亚历山德罗·迪·诺沃 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
发展儿童机器人中数字的知识。 自然马赫数。 智力。 1 ( 12 ) : 594-605 ( 2019 ) [公元26年] 杰伊·麦克莱兰 , 肯·麦克雷 :
纪念杰夫·埃尔曼研讨会:语言学习、预测和时间动力学。 CogSci公司 2019 : 33-34 [公元25年] 阿里安娜·袁 , 杰伊·麦克莱兰 :
通过协调语言、视觉和固定动作组件,为数字棋盘游戏中的数字感获得建模。 CogSci公司 2019 : 3186-3192 [i6] 安德鲁·兰皮宁 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
嵌入式元学习:朝向更灵活的深度学习模型。 CoRR公司 abs/1905.09950 ( 2019 ) [i5] 穆罕默德·罗斯塔米 , 索海尔·科洛里 , 詹姆斯·麦克莱兰 , Praveen K.Pilly公司 :
生成性持续概念学习。 CoRR公司 abs/1906.03744 ( 2019 ) [i4] 费利克斯·希尔 , 安德鲁·兰皮宁 , 罗莎莉亚·施耐德 , 祈立德 , 马修·博特维尼克 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 亚当·桑托罗 :
情境Agent中的紧急系统泛化。 CoRR公司 abs/1910.00571 ( 2019 ) [i3] 詹姆斯·麦克莱兰 , 费利克斯·希尔 , 马贾·鲁道夫 , 杰森·鲍德里奇 , Hinrich Schütze公司 :
将机器语言模型扩展到人类语言理解。 CoRR公司 abs/1912.05877 ( 2019 ) 2018 [公元21年] 弗兰克·J·卡纳耶特 , 安德鲁·马塔雷拉·米克 , 彼得·科勒 , 安东尼·诺西亚 , 布鲁斯·麦坎迪斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
数字空间映射期间顶叶皮层内幅度和空间位置的不同表示。 J.认知。 神经科学。 30 ( 2 ) ( 2018 ) [公元24年] 人莎伦·陈 , 周正龙 , 蒙汀芳 , 杰伊·麦克莱兰 :
通用神经网络能像人类一样估计数量吗? CogSci公司 2018 【c23】 蒙汀芳 , 周正龙 , 人莎伦·陈 , 杰伊·麦克莱兰 :
递归神经网络能学会计数吗? CogSci公司 2018 [i2] 安德鲁·萨克斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 苏里亚·甘古利 :
深度神经网络中语义发展的数学理论。 CoRR公司 abs/1810.10531 ( 2018 ) 2017 [c22] 亚历克斯·库夫勒 , 默克尔·J·科钦德费尔 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
决斗深度Q网络中的几何概念获取。 CogSci公司 2017 【c21】 安德鲁·兰皮宁 , 萧旭(Shaw Hsu) , 詹姆斯·麦克莱兰 :
类比产生于神经网络中的学习动力学。 CogSci公司 2017 [公元20年] 米莲娜·拉博夫斯基 , 史蒂文·斯滕伯格·汉森 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
神经网络模型:随着实践,神经响应降低,而性能提高。 CogSci公司 2017 [i1] 安德鲁·兰皮宁 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
单词嵌入的一次性和少量学习。 CoRR公司 abs/1710.10280 ( 2017 ) 2016 [第19条] 詹姆斯·麦克莱兰 , 史蒂文·斯坦伯格-汉森 , 安德鲁·萨克斯 :
当代深层神经网络模型教程研讨会。 CogSci公司 2016 [第18条] 米莱娜·拉博夫斯基 , 史蒂文·斯坦伯格-汉森 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
N400振幅反映了意义的概率表示的变化:来自连接主义模型的证据。 CogSci公司 2016 [第17条] 阿里安娜·袁 , 吴德林 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
层次生成模型中欧几里德几何直觉的出现。 CogSci公司 2016 2015 [第16条] 玛莎·W·阿里巴利 , 查克·卡利什 , 蒂莫西·罗杰斯 , 克里斯汀·梅西 , 菲利普·凯尔曼 , 弗拉基米尔·斯洛茨基 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 凯文·米奇 :
将数学教育中的学习、记忆和表现联系起来。 CogSci公司 2015 2014 [公元20年] 蒂莫西·罗杰斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
25岁时的并行分布式处理:认知微观结构的进一步探索。 认知。 科学。 38 ( 6 ) : 1024-1077 ( 2014 ) [公元19年] 詹姆斯·麦克莱兰 , 丹尼尔·米尔曼 , 唐纳德·J·博尔格 , 普拉纳夫·凯坦 :
知觉和认知中的互动激活和相互约束满足。 认知。 科学。 38 ( 6 ) : 1139-1189 ( 2014 ) [第15条] 史蒂文·斯坦伯格-汉森 , 卡梅隆·R·L·麦肯齐 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
二加三等于五:发现没有元认知的有效加法策略。 CogSci公司 2014 [第14条] 凯文·米奇 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
学习数学等价性的神经网络模型。 CogSci公司 2014 [第13条] 安德鲁·萨克斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 苏里亚神经节 :
深度线性神经网络中非线性学习动力学的精确解。 ICLR公司 2014 2013 [公元18年] 艾米·克里斯 , 马克·惠勒 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
识别记忆的差异解释:来自功能磁共振成像的证据。 J.认知。 神经科学。 25 ( 三 ) : 421-435 ( 2013 ) [公元17年] 安娜·夏皮罗 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 斯蒂芬·威尔伯恩(Stephen R.Welbourne) , 蒂莫西·罗杰斯 , 马修·兰本·拉尔夫 :
为什么双侧脑损伤比单侧脑损伤更严重。 J.认知。 神经科学。 25 ( 12 ) : 2107-2123 ( 2013 ) [第12条] 卡梅隆·R·L·麦肯齐 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
从符号到模拟量:分数比较的过程模型,与实验数据吻合。 CogSci公司 2013 [第11条] 凯文·米奇 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
围绕三角函数中的符号操作运行循环。 CogSci公司 2013 [第10条] 安德鲁·M·萨克斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 苏里亚神经节 :
学习深层神经网络中的层次分类。 CogSci公司 2013 【c9】 威尔·Y·邹 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
深度神经网络中数字意义的逐步发展。 CogSci公司 2013 2011 [公元16年] 辛西娅·亨德森 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
同时感知多个物体的PDP模型。 连接。 科学。 23 ( 2 ) : 161-172 ( 2011 ) [公元15年] 艾琳·M·英格尔森 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 洛丽·霍尔特 :
预测以日语为母语的人以英语为母语的表现。 J.语音学 39 ( 4 ) : 571-584 ( 2011 ) 【c8】 布伦登·M·莱克 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
在半监督学习过程中估计未标记信息的强度。 CogSci公司 2011 2010 [公元14年] 杰伊·麦克莱兰 , Juyang翁 , Gedeon O.Deák先生 , 布赖恩·斯卡塞利尔 :
认知科学满足了自主精神发展。 认知。 科学。 34 ( 三 ) : 533-534 ( 2010 ) [j13] 詹姆斯·麦克莱兰 :
认知科学的兴起。 顶部。 认知。 科学。 2 ( 4 ) : 751-770 ( 2010 )
2000 – 2009
2009 [公元12年] 詹姆斯·麦克莱兰 :
机器实现真正的人类智能是可行的吗? 认知。 计算。 1 ( 1 ) : 17-21 ( 2009 ) [公元11年] 布伦登·M·莱克 , Gautam K.Vallabha公司 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
无监督感知类别学习建模。 IEEE传输。 自动。 门。 开发。 1 ( 1 ) : 35-43 ( 2009 ) [公元10年] 詹姆斯·麦克莱兰 :
建模在认知科学中的地位。 顶部。 认知。 科学。 1 ( 1 ) : 11-38 ( 2009 ) 2008 [公元9年] 丹尼尔·米尔曼 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 洛丽·霍尔特 , 詹姆斯·马格努森 :
注意对词汇对言语感知影响强度的影响:行为实验和计算机制。 认知。 科学。 32 ( 2 ) : 398-417 ( 2008 ) 2007 [j8] 詹姆斯·麦克莱兰 , 金·普朗基特 , Juyang翁 :
客座编辑:理解自主心理发展的趋同方法。 IEEE传输。 进化。 计算。 11 ( 2 ) : 133-136 ( 2007 ) 2006 [j7] 伊丽莎白·特里科米 , 毛里西奥·德尔加多 , 布鲁斯·麦坎迪斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 朱莉·菲兹 :
在语音学习任务中,性能反馈推动了Caudate激活。 J.认知。 神经科学。 18 ( 6 ) : 1029-1043 ( 2006 ) 2005 [j6] 安德烈亚·梅切利 , 詹妮弗·T·克里宁 , 史蒂文·朗 , 卡尔·弗里斯顿 , 马修·A·兰本·拉尔夫 , 卡拉琳·帕特森 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 凯西·普莱斯 :
基于神经元相互作用的阅读过程分离。 J.认知。 神经科学。 17 ( 11 ) : 1753-1765 ( 2005 ) 2000 【c7】 卡拉琳·帕特森 , 马修·兰本·拉尔夫 , 海伦·伯德 , 约翰·霍奇斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
语言准规则域中正常和受损的加工:英语过义动词的例子。 INTERSPEECH公司 2000 : 15-19
1990 – 1999
1999 【c6】 哈维尔·莫夫兰 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
联结主义知觉模型中的信息分解。 NIPS公司 1999 : 45-51 1997 【c5】 兰德尔·C·奥莱利 , 肯尼思·诺曼 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
识别记忆的海马模型。 NIPS公司 1997 : 73-79 1993 [j5] 哈维尔·莫夫兰 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
利用对称扩散网络学习连续概率分布。 认知。 科学。 17 ( 4 ) : 463-496 ( 1993 ) 1991 【j4】 大卫·塞尔凡·施瑞柏 , 阿克塞尔·克莱尔曼斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
分级状态机:简单递归网络中时间偶然事件的表示。 机器。 学习。 7 : 161-193 ( 1991 ) 1990 [j3] 马克·F·圣约翰 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
句子理解中语境约束的学习与应用。 Artif公司。 智力。 46 ( 1-2 ) : 217-257 ( 1990 ) [第1页] 杰弗里·欣顿 , 詹姆斯·麦克莱兰 , 大卫·E·鲁梅尔哈特 :
分布式表示。 人工智能哲学 1990 : 248-280
1980 – 1989
1989 [注2] 阿克塞尔·克莱尔曼斯 , 大卫·塞尔凡·施瑞柏 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
有限状态自动机和简单递归网络。 神经计算。 1 ( 三 ) : 372-381 ( 1989 ) 【c4】 詹姆斯·麦克莱兰 :
语言的连接模型。 IWPT公司 1989 : 219-220 1988 【c3】 大卫·塞尔凡·施瑞柏 , 阿克塞尔·克莱尔曼斯 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
简单递归网络中的子序列结构学习。 NIPS公司 1988 : 643-652 1987 【c2】 杰弗里·欣顿 , 詹姆斯·麦克莱兰 :
通过再循环学习表征。 NIPS公司 1987 : 358-366 【c1】 詹姆斯·麦克莱兰 :
并行分布式处理和角色分配约束。 TINLAP公司 1987 : 75-79 1985 [j1] 詹姆斯·麦克莱兰 :
将知识放在适当的位置:动态编程并行处理结构的方案。 认知。 科学。 9 ( 1 ) : 113-146 ( 1985 )