R-W 模型

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}：

${\displaystyle \Delta V=\alpha \beta (\lambda -\Sigma V)}$

當中 ${\displaystyle V}$ 係指隻動物心目中 US 同 CS 之間嘅關聯有幾強，${\displaystyle \Delta V}$ 指 ${\displaystyle V}$ 嘅轉變。每當隻動物經驗到 US 同 CS，佢都會係噉咦改變佢心目中嘅 ${\displaystyle V}$，而喺是但一次經驗當中，${\displaystyle \Delta V}$ 嘅數值由以下因素話事：${\displaystyle \lambda }$，即係嗰個 US 嘅 ${\displaystyle V}$ 嘅最大可能值；${\displaystyle \Sigma V}$ 指喺個經驗入面其他刺激嘅 ${\displaystyle V}$ 加埋嗮一齊嘅值；而 ${\displaystyle \alpha }$ 同 ${\displaystyle \beta }$ 係一啲常數，代表咗 CS 嘅顯著性（salience）或者隻動物嘅學習率（learning rate）等嘅因素。呢條式顯示咗，當個 US 同 CS 以外嘅刺激之間嘅關聯愈係弱，每一次經驗 US 同 CS 同時出現嗰時 ${\displaystyle V}$ 嘅變化幅度就會愈大。

參考

1. Miller, R. R., Barnet, R. C., & Grahame, N. J. (1995). Assessment of the Rescorla-Wagner model. Psychological bulletin, 117(3), 363.
2. Chance P (2008). Learning and Behavior. Belmont/CA: Wadsworth.