СибНСХБ

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Holthausen, Klaus$<.>)

Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.12-04А3.96

Автор(ы) : Khaikine, Maxim, Holthausen, Klaus
Заглавие : A general probability estimation approach for neural computation
Источник статьи : Neural Comput. - 2000. - Vol. 12, N 2. - С. 433-450
Аннотация: Предложен аналитический подход к адаптации нейросетевых систем на основе изменения их внутренней структуры, управляемой субъективными вероятностями, вычисленными на генерированных случайным образом входных сигналах. Разработана вероятностная модель, позволяющая изучать сходимость процесса адаптации. Описаны применения подхода при аппроксимации, оценке плотности вероятности и регрессионном анализе. Показано, что он легко обобщается на многомерные задачи. Доказано, что к данной модели сводятся ассоциативные нейронные сети и карты топологических признаков. Германия, Friedrich-Schiller-Univ. Jena, Ernst-Haeckel-Haus, D-07745 Jena. Ил. 3. Библ. 9
ГРНТИ : 34.53.19
Предметные рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ
ВЕРОЯТНОСТЬ
ОЦЕНИВАНИЕ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 98.01-04А3.28

Автор(ы) : Holthausen, Klaus, Breidbach, Olaf
Заглавие : Self-organized feature maps and information theory
Источник статьи : Network: Comput. Neur. Syst. - 1997. - Vol. 8, N 2. - С. 215-227
Аннотация: Предложен принцип реализации самоорганизующихся карт признаков, основанный на методах теории информации. Адаптация синаптических весов в новой системе производится на основании чисто внутренних параметров, которые сами определяются характером пространства обрабатываемых сигналов. Приведены примеры эффективного применения новой системы в задаче векторного квантования. Рассмотрены также возможности использования в моделировании биологических нейронных сетей. Германия, Inst. fur Geschichte der Medizin, Naturwissen schaft und Technik, Biologisch - Pharma - Zeutische Fakultat, Fridrich - Schiller - Univ. Jena, Ernst - Haeckel - Haus, Berggasse 7, 07745 Jena. Ил. 11. Библ. 20
ГРНТИ : 34.55.19
Предметные рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
БИОЛОГИЧЕСКИЕ СЕТИ
САМООРГАНИЗУЮЩИЕСЯ КАРТЫ ПРИЗНАКОВ
АЛГОРИТМ
ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ
Дата ввода:

Вид документа : Статья из сборника (однотомник)

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 99.04-04А3.52

Автор(ы) : Holthausen, Klaus, Breidbach, Olaf
Заглавие : Information theory and topology: New learning mechanisms
Источник статьи : Gottingen Neurobiol. Rept, 1996. - Stuttgart, New York, 1996. - Vol. 2. - С. 813
Аннотация: Представлен альтернативный алгоритм самоорганизующихся карт признаков, который описывает оптимизацию конфигурации клеток, которые представляли сенсорную информацию. Обучение определено как процесс, в котором субъективная энтропия системы увеличивается во времени. "Силы", действующие на нейрон, могут быть определены по функции потенциала. Ил. 2. Библ. 3
ГРНТИ : 34.55.19
Предметные рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
НЕЙРОНЫ
ОБУЧЕНИЕ
МЕХАНИЗМЫ
ТЕОРИЯ ИНФОРМАЦИИ
КАРТИРОВАНИЕ
Дата ввода:

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)

rtvarBDview(" результаты поиска","20190607010228","4682442");

Вид поиска