1. Introducere. - 1. 1 Componentele unei paradigme de învățare. - 1. 2 spații de ipoteze parametrice. - 1. 3 Conținut tehnic și contribuții majore. - 2. Eroare de generalizare pentru rețelele neuronale. - 2. 1 Introducere. - 2. 2 Definiții și enunțarea problemei. - 2. 3 Enunțarea problemei pentru funcțiile de bază radială. - 2. 4 Rezultat principal. - 2. 5 Observații. - 2. 6 Implicații ale teoremei în practică: punerea numerelor. - 2. 7 Concluzie. - Notații 2-A. - 2-B O descompunere utilă a riscului așteptat. - 2-C O inegalitate utilă. - Demonstrația 2-D a teoremei principale. - 3. Învățare activă. - 3. 1 Un cadru general pentru aproximarea activă. - 3. 2 Exemplul 1: O clasă de funcții limitate în creștere monotonă. - 3. 3 Exemplul 2: O clasă de funcții cu derivata întâi limitată. - 3. 4 Concluzii Extinderi și probleme deschise. - 3. 5 Un exemplu simplu. - 3. 6 Generalizări. - 4. Învățarea limbilor străine. - 4. 1 Învățarea limbilor străine și sărăcia stimulului. - 4. 2 Gramatici constrânse-principii și parametri. - 4. 3 Învățarea în cadrul principiilor și parametrilor. - 4. 4 Analiza formală a algoritmului de învățare declanșatoare. - 4. 5 Caracterizarea timpilor de convergență pentru modelul lanțului Markov. - 4. 6 Explorarea altor puncte. - 4. 7 Limitele superioare și inferioare ale învățării în lot: o paranteză. - 4. 8 concluzii Întrebări deschise și direcții viitoare. - 4-A Propoziții neîncorporate pentru gramatici parametrice. - Algoritmi fără memorie 4-B și lanțuri Markov. - Teorema demonstrației de învățare 4-C. - Demonstrație formală 4-D. - 5. Schimbarea limbii. - 5. 1 Introducere. - 5. 2 Schimbarea limbajului în sistemele parametrice. - 5. 3 Exemplul 1: Un sistem cu trei parametri. - 5. 4 Exemplul 2: Cazul francezei moderne:. - 5. 5 Concluzii. - 6. Concluziile. - 6. 1 Teme emergente. - 6. 2 Extensii. - 6. 3 O notă de încheiere. -Referinţe. Limba: engleză