Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation (Physics of Neural Networks)
ISBN 10: 0387943684 ISBN 13: 9780387943688
Editorial: Springer, 1995
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One of the most challenging and fascinating problems of the theory of neural nets is that of asymptotic behavior, of how a system behaves as time proceeds. This is of particular relevance to many practical applications. Here we focus on association, generalization, and representation. We turn to the last topic first. The introductory chapter, "Global Analysis of Recurrent Neural Net works," by Andreas Herz presents an in-depth analysis of how to construct a Lyapunov function for various types of dynamics and neural coding. It includes a review of the recent work with John Hopfield on integrate-and fire neurons with local interactions. The chapter, "Receptive Fields and Maps in the Visual Cortex: Models of Ocular Dominance and Orientation Columns" by Ken Miller, explains how the primary visual cortex may asymptotically gain its specific structure through a self-organization process based on Hebbian learning. His argu ment since has been shown to be rather susceptible to generalization.
Reseña del editor: One of the most challenging and fascinating problems of the theory of neural nets is that of asymptotic behavior, of how a system behaves as time proceeds. This is of particular relevance to many practical applications. Here we focus on association, generalization, and representation. We turn to the last topic first. The introductory chapter, "Global Analysis of Recurrent Neural Net works," by Andreas Herz presents an in-depth analysis of how to construct a Lyapunov function for various types of dynamics and neural coding. It includes a review of the recent work with John Hopfield on integrate-and fire neurons with local interactions. The chapter, "Receptive Fields and Maps in the Visual Cortex: Models of Ocular Dominance and Orientation Columns" by Ken Miller, explains how the primary visual cortex may asymptotically gain its specific structure through a self-organization process based on Hebbian learning. His argu ment since has been shown to be rather susceptible to generalization.
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Título: Models of Neural Networks III: Association, ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 1995
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Models of Neural Networks III Association, Generalization, and Representation. With 67 Figures.
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Springer, New York, 1996
ISBN 10: 0387943684
ISBN 13: 9780387943688
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Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation (Physics of Neural Networks) (Vol 3)
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Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation
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SPRINGER NATURE, 1995
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Models of Neural Networks III
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Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation
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Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation (Physics of Neural Networks) : Association, Generalization, and Representation
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ISBN 10: 0387943684
ISBN 13: 9780387943688
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