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=Eliasmith, Chris$<.>)

Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.05-04А3.79

Eliasmith, Chris.
Beyond bumps: Spiking networks that store sets of functions [Text] / Chris Eliasmith, Charles H. Anderson // Neurocomputing. - 2001. - Vol. 38-40. - P581-586 . - ISSN 0925-2312
Перевод заглавия: За пределами "горбов": спайковые сети, запоминающие множества функций
Аннотация: Рассмотрена задача построения нейросетевых моделей, способных запоминать "горбы" нормального распределения. Проведено сравнение эффективности известных моделей. Предложен обобщенный вариант, способный обучаться одновременно нескольким функциям нормального распределения. Описаны динамика и процедура обучения разработанной модели. Результаты, полученные в ходе имитационного моделирования, показывают, что она достаточно точно отражает свойства биологических нейронных сетей, наблюдаемые в ходе экспериментов. Канада, Dep. of Philosophy, Univ. of Waterloo, Waterloo, Ont., N2L 3G1. Ил. 1. Библ. 12

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МОДЕЛИ
ЗАПОМИНАНИЕ
НОРМАЛЬНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Anderson, Charles H.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 02.10-04А3.49

Eliasmith, Chris.
Developing and applying a toolkit from a general neurocomputational framework [Text] / Chris Eliasmith, Charles H. Anderson // Neurocomputing. - 1999. - Vol. 26-27. - P1013-1018 . - ISSN 0925-2312
Перевод заглавия: Разработка и применение средств построения нейросетевых систем в рамках общей парадигмы нейросетевых вычислений
Аннотация: Разработана совокупность средств разработки нейросетевых систем с заданным типом поведения на основе биологических аналогий. Приведен пример практического применения этих средств в разработке системы моделирования части мозга, отвечающей за горизонтальное положение глаза. Показаны также возможности обобщения рассматриваемой парадигмы. США, Dep. of Philosophy, Philosophy-Neurosci. Psychol. Program, Washington Univ. in St. Louis, Campus Box 1073, One Brooking Drive, St. Louis, MO 63130. Ил. 1. Библ. 6

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОСЕТЕВЫЕ СИСТЕМЫ
РАЗРАБОТКА
БИОЛОГИЧЕСКИЕ АНАЛОГИИ
ПОВЕДЕНИЕ
ЗАДАННЫЙ ТИП
МОЗГ
ПОЛОЖЕНИЕ ГЛАЗА

Доп.точки доступа:
Anderson, Charles H.

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.11-04А3.27

Eliasmith, Chris.
Normalization for probabilistic inference with neurons [Text] / Chris Eliasmith, James Martens // Biol. Cybern. - 2011. - Vol. 104, N 4-5. - P251-262 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Нормализация вероятностного вывода в нейронных сетях

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Martens, James

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 13.09-04А3.35

Tripp, Bryan P.
Population models of temporal differentiation [Text] / Bryan P. Tripp, Chris Eliasmith // Neural Comput. - 2010. - Vol. 22, N 3. - P621-659 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: Популяционные модели дифференцирования по времени
Аннотация: Сравнивали различные методы вычисления производных по времени в нейронных сетях. Рассмотрены рекуррентные сети, сети с прямой прогонкой и сети с адаптацией на основе депрессии синапсов. Показано, что для вычисления производных сигналов, эволюционирующих вне диапазона динамики мембран, наиболее пригодны рекуррентные нейронные сети. Проведен анализ требований к обратной связи. Канада, Centre for Theoretical Neuroscience, Univ. of Waterloo, Waterloo, Ontario, N2L3G1. E-mail:bryan.tripp@mcgill.ca

ГРНТИ	34.55.19

ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ПОПУЛЯЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Eliasmith, Chris

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 15.04-04А3.11

A large-scale model of the functioning brain [Text] / Chris Eliasmith [et al.] // Science. - 2012. - Vol. 338, N 6111. - P1202-1205 . - ISSN 0036-8075
Перевод заглавия: Крупномасштабная модель функционирующего головного мозга
Аннотация: Разработана модель головного мозга (названная "Spaun"), состоящая из 2,5 млн. нейронов. Модель, направленная на зрительные функции, преодолевает разрыв между нейронной активностью и биологической функцией. Канада, Univ. of Waterloo, ON. E-mail:celiasmith@uwaterloo.ca. Ил.4. Библ. 20

ГРНТИ	34.55.15

ВИНИТИ 341.55.15.21 + 341.55.21.13.09
Рубрики: МОЗГ
ЗРИТЕЛЬНАЯ ФУНКЦИЯ
МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Eliasmith, Chris; Stewart, Terrence C.; Choo, Xuan; Bekolay, Trevor; DeWolf, Travis; Tang, Charlie; Rasmussen, Daniel

"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