智力测试的因素分析已经针对不同的临床人群进行了。 通过模拟组比较了具有边缘性智力功能(BIF)和智力残疾(ID)的儿童的韦氏儿童智力量表(第四版)(WISC-IV)的因子结构。 通过针对人工依赖的四因素模型的结构方程模型,通过多组分析对模拟组,边缘组和残疾组之间的测量不变性进行了测试。 结果表明,三组之间均支持度量不变性模型。 四个指标得分之间的相关系数表明,BIF可以部分解释为对智力测验的每个子测验做出反应时,广泛能力之间的抑制和抑制作用所致。 这种降解作用可能会降低患有某些临床问题的儿童的智商。 另一方面,ID可以部分理解为由广泛能力区域的不相关和孤立的激活组成的脑损伤。 结论是BIF和ID的因子结构和机制存在差异。
2024-01-13 20:39:54 310KB 测量不变性
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传统的强化学习(RL)使用回报(也称为累积随机奖励的期望值)来训练代理学习最佳策略。 但是,最近的研究表明,学习学习收益的分布要比学习其预期价值具有不同的优势,如在不同的RL任务中所见。 从使用传统RL的收益期望到分配RL收益分配的转变,为RL的动力学提供了新见解。 本文基于我们最近的研究RL量子方法的工作。 我们的工作使用量子神经网络实现了分位数回归(QR)分布Q学习。 该量子网络在具有不同分位数的网格世界环境中进行了评估,说明了其对算法学习的详细影响。 还将其与马尔可夫决策过程(MDP)链中的标准量子Q学习进行了比较,这表明量子QR分布Q学习比标准量子Q学习可以更有效地探索环境。 RL中的主要挑战是有效的勘探以及开发与勘探的平衡。 先前的工作表明,可以从分布的角度采取更多有益的措施。 我们的研究结果表明了其成功的另一个原因:分布式RL的性能增强可以部分归因于其有效探索环境的卓越能力。
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