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=Eliashberg, Victor$<.>)

Общее количество найденных документов : 2
Показаны документы с 1 по 2

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 95.09-04А3.058

Eliashberg, Victor.
Molecular dynamics of short-term memory [Text] : [Pap.] Math. and Comput. Modell. Sci. and Technol: 7th Int. Conf., Chicago, Ill., Aug., 1989 / Victor Eliashberg // Math. and Comput. Modell. - 1990. - N 14. - P295-299 . - ISSN 0895-7177
Перевод заглавия: Молекулярная динамика краткосрочной памяти
Аннотация: Проведено исследование модели "остаточных возбуждений" в нервных элементах, используемой для объяснения механизмов краткосрочной памяти с чувствительностью к контекстной информации. Рассмотрена модель Ходжкина-Хаксли, формализм теории систем, переформулировка модели Ходжкина-Хаксли, имитационное моделирование мембранных токов. Предложен подход, основанный на описании белковых молекул в терминах вероятностных конечных автоматов. Проведен анализ зависимости переходных вероятностей от вида входных сигналов. Показано, что, несмотря на дискретный характер изменений одиночных молекул, динамика макросостояний оказывается непрерывной. Показаны нек-рые возможности других применений нового формализма. США, Universal Learning Sys., Inc. 3450 Murdoch Court, Palo Alto, CA 94306. Ил. 7. Библ. 6.

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.51
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ
КРАТКОСРОЧНАЯ ПАМЯТЬ
МОЛЕКУЛЫ БЕЛКА

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 93.11-04А3.184

Eliashberg, Victor.
A relationship between neural networks and programmable logic arrays [Text] / Victor Eliashberg // IEEE Int. Conf. Neural Networks, San Francisco, Calif., March 29-Apr. 1, 1993. - Piscataway (N. J.), 1993. - Vol. 3. - P1333-1337
Перевод заглавия: Сравнение и связь нейронных сетей и программируемых логических массивов
Аннотация: Установлены связи между нейронными сетями и программируемыми логическими массивами. Предложено использовать последние для построения матрицы весов ассоциативной памяти, реализующей отображение f:X Y такое, что Y[1]=f(x[1]), i=1, ..., n, x[1]X, Y[1]Y. Найденная аналогия не только позволяет эффективно строить конкретные нейросетевые системы ассоциативной памяти, но и проясняет нек-рые принципы работы нейронных сетей. В свою очередь, разработанный метод показывает, что работу программируемых логических массивов можно улучшить за счет использования нейросетевых концепций. США, Universal Learning Systems, Palo Alto, CA. Ил. 7. Библ. 21.

ГРНТИ	34.53.19

ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПРОГРАММИРУЕМЫЕ ЛОГИЧЕСКИЕ МАССИВЫ
ВЗАИМОСВЯЗЬ

"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