![](/images/graphics-bg.png)
Robust Reservoir Generation by Correlation-Based Learning
المؤلفون المشاركون
Tanaka, Shigeru
Yamazaki, Tadashi
المصدر
Advances in Artificial Neural Systems
العدد
المجلد 2009، العدد 2009 (31 ديسمبر/كانون الأول 2009)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2008-10-27
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Reservoir computing (RC) is a new framework for neural computation.
A reservoir is usually a recurrent neural network with fixed random connections.
In this article, we propose an RC model in which the connections in the reservoir are modifiable.
Specifically, we consider correlation-based learning (CBL), which modifies the connection weight between a given pair of neurons according to the correlation in their activities.
We demonstrate that CBL enables the reservoir to reproduce almost the same spatiotemporal activity patterns in response to an identical input stimulus in the presence of noise.
This result suggests that CBL enhances the robustness in the generation of the spatiotemporal activity pattern against noise in input signals.
We apply our RC model to trace eyeblink conditioning.
The reservoir bridged the gap of an interstimulus interval between the conditioned and unconditioned stimuli, and a readout neuron was able to learn and express the timed conditioned response.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yamazaki, Tadashi& Tanaka, Shigeru. 2008. Robust Reservoir Generation by Correlation-Based Learning. Advances in Artificial Neural Systems،Vol. 2009, no. 2009, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473789
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yamazaki, Tadashi& Tanaka, Shigeru. Robust Reservoir Generation by Correlation-Based Learning. Advances in Artificial Neural Systems No. 2009 (2009), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473789
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yamazaki, Tadashi& Tanaka, Shigeru. Robust Reservoir Generation by Correlation-Based Learning. Advances in Artificial Neural Systems. 2008. Vol. 2009, no. 2009, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-473789
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-473789
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)