![](/images/graphics-bg.png)
A Self-Organizing Incremental Spatiotemporal Associative Memory Networks Model for Problems with Hidden State
المؤلف
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Identifying the hidden state is important for solving problems with hidden state.
We prove any deterministic partially observable Markov decision processes (POMDP) can be represented by a minimal, looping hidden state transition model and propose a heuristic state transition model constructing algorithm.
A new spatiotemporal associative memory network (STAMN) is proposed to realize the minimal, looping hidden state transition model.
STAMN utilizes the neuroactivity decay to realize the short-term memory, connection weights between different nodes to represent long-term memory, presynaptic potentials, and synchronized activation mechanism to complete identifying and recalling simultaneously.
Finally, we give the empirical illustrations of the STAMN and compare the performance of the STAMN model with that of other methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Zuo-wei. 2016. A Self-Organizing Incremental Spatiotemporal Associative Memory Networks Model for Problems with Hidden State. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099746
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Zuo-wei. A Self-Organizing Incremental Spatiotemporal Associative Memory Networks Model for Problems with Hidden State. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099746
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Zuo-wei. A Self-Organizing Incremental Spatiotemporal Associative Memory Networks Model for Problems with Hidden State. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099746
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099746
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)