Evolution of Artificial Neural Development : In search of learning genes
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2018
Serie: Libro 254 de 538 - Studies in Computational Intelligence
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents recent research on the evolution of artificial neural development, and searches for learning genes. It is fascinating to see how all biological cells share virtually the same traits, but humans have a decided edge over other species when it comes to intelligence. Although DNA decides the form each particular species takes, does it also account for intelligent behaviour in living beings The authors explore the factors that are perceived as intelligent behaviour in living beings and the incorporation of these factors in machines using genetic programming, which ultimately provides a platform for exploring the possibility of machines that can learn by themselves, i.e. that can 'learn how to learn'. The book will be of interest not only to the specialized scientific community pursuing machine intelligence, but also general readers who would like to know more about the incorporation of intelligent behaviour in machines, inspired by the human brain. …
N° de ref. del artículo 9783319884356
- Título
- Evolution of Artificial Neural Development : In search of learning genes
- Autor
- Gul Muhammad Khan
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2018
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319884352
- ISBN 13
- 9783319884356
- Peso del artículo
- 248 gramos
- Dimensiones
- 235x155x9 mm
- Serie
- Libro 254 de 538: Studies in Computational Intelligence
Presents recent research on the evolution of artificial neural development
Searches for learning genes
Written by leading experts in the field
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
De la contraportada
This book presents recent research on the evolution of artificial neural development, and searches for learning genes. It is fascinating to see how all biological cells share virtually the same traits, but humans have a decided edge over other species when it comes to intelligence. Although DNA decides the form each particular species takes, does it also account for intelligent behaviour in living beings?
The authors explore the factors that are perceived as intelligent behaviour in living beings and the incorporation of these factors in machines using genetic programming, which ultimately provides a platform for exploring the possibility of machines that can learn by themselves, i.e. that can “learn how to learn”.
“Acerca de” puede pertenecer a otra edición de este título.
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