Neural Network Dynamics without Minimizing Energy
المؤلفون المشاركون
Tsai, Feng-Sheng
Shih, Mau-Hsiang
المصدر
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-4، 4ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-03-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
4
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Content-addressable memory (CAM) has been described by collective dynamics of neural networks and computing with attractors (equilibrium states).
Studies of such neural network systems are typically based on the aspect of energy minimization.
However, when the complexity and the dimension of neural network systems go up, the use of energy functions might have its own limitations to study CAM.
Recently, we have proposed the decirculation process in neural network dynamics, suggesting a step toward the reshaping of network structure and the control of neural dynamics without minimizing energy.
Armed with the decirculation process, a sort of decirculating maps and its structural properties are built here, dedicated to showing that circulation breaking taking place in the connections among many assemblies of neurons can collaborate harmoniously toward the completion of network structure that generates CAM.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Shih, Mau-Hsiang& Tsai, Feng-Sheng. 2013. Neural Network Dynamics without Minimizing Energy. Abstract and Applied Analysis،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476291
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Shih, Mau-Hsiang& Tsai, Feng-Sheng. Neural Network Dynamics without Minimizing Energy. Abstract and Applied Analysis No. 2013 (2013), pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476291
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Shih, Mau-Hsiang& Tsai, Feng-Sheng. Neural Network Dynamics without Minimizing Energy. Abstract and Applied Analysis. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-4.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-476291
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-476291
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