Discovering and Characterizing Hidden Variables Using a Novel Neural Network Architecture : LO-Net
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2011، العدد 2011 (31 ديسمبر/كانون الأول 2011)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2012-01-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Theoretical entities are aspects of the world that cannot be sensed directly but that, nevertheless, are causally relevant.
Scientific inquiry has uncovered many such entities, such as black holes and dark matter.
We claim that theoretical entities, or hidden variables, are important for the development of concepts within the lifetime of an individual and present a novel neural network architecture that solves three problems related to theoretical entities: (1) discovering that they exist, (2) determining their number, and (3) computing their values.
Experiments show the utility of the proposed approach using discrete time dynamical systems, in which some of the state variables are hidden, and sensor data obtained from the camera of a mobile robot, in which the sizes and locations of objects in the visual field are observed but their sizes and locations (distances) in the three-dimensional world are not.
Two different regularization terms are explored that improve the network's ability to approximate the values of hidden variables, and the performance and capabilities of the network are compared to that of Hidden Markov Models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ray, Soumi& Oates, Tim. 2012. Discovering and Characterizing Hidden Variables Using a Novel Neural Network Architecture : LO-Net. Journal of Robotics،Vol. 2011, no. 2011, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453393
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ray, Soumi& Oates, Tim. Discovering and Characterizing Hidden Variables Using a Novel Neural Network Architecture : LO-Net. Journal of Robotics No. 2011 (2011), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453393
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ray, Soumi& Oates, Tim. Discovering and Characterizing Hidden Variables Using a Novel Neural Network Architecture : LO-Net. Journal of Robotics. 2012. Vol. 2011, no. 2011, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-453393
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-453393
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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