![](/images/graphics-bg.png)
Constraints of Biological Neural Networks and Their Consideration in AI Applications
المؤلف
المصدر
Advances in Artificial Intelligence
العدد
المجلد 2010، العدد 2010 (31 ديسمبر/كانون الأول 2010)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2009-11-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
علوم
الملخص EN
Biological organisms do not evolve to perfection, but to out compete others in their ecological niche, and therefore survive and reproduce.
This paper reviews the constraints imposed on imperfect organisms, particularly on their neural systems and ability to capture and process information accurately.
By understanding biological constraints of the physical properties of neurons, simpler and more efficient artificial neural networks can be made (e.g., spiking networks will transmit less information than graded potential networks, spikes only occur in nature due to limitations of carrying electrical charges over large distances).
Furthermore, understanding the behavioural and ecological constraints on animals allows an understanding of the limitations of bio-inspired solutions, but also an understanding of why bio-inspired solutions may fail and how to correct these failures.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Stafford, Richard. 2009. Constraints of Biological Neural Networks and Their Consideration in AI Applications. Advances in Artificial Intelligence،Vol. 2010, no. 2010, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-502820
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Stafford, Richard. Constraints of Biological Neural Networks and Their Consideration in AI Applications. Advances in Artificial Intelligence No. 2010 (2010), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-502820
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Stafford, Richard. Constraints of Biological Neural Networks and Their Consideration in AI Applications. Advances in Artificial Intelligence. 2009. Vol. 2010, no. 2010, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-502820
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-502820
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)