Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation (Physics of Neural Networks)

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9781461268826: Models of Neural Networks III: Association, Generalization, and Representation (Physics of Neural Networks)

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Présentation de l'éditeur :

This collection of articles by leading researchers in neural networks responds to the urgent need for timely and comprehensive reviews in a multidisciplinary, rapidly developing field of research. It continues the themes of the previous volume, but shifts its focus to more practical matters, such as data storage and retrieval, and the recognition of handwriting.

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Edité par Springer-Verlag New York Inc., United States (2012)
ISBN 10 : 1461268826 ISBN 13 : 9781461268826
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Description du livre Springer-Verlag New York Inc., United States, 2012. Paperback. État : New. 231 x 155 mm. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****.One of the most challenging and fascinating problems of the theory of neural nets is that of asymptotic behavior, of how a system behaves as time proceeds. This is of particular relevance to many practical applications. Here we focus on association, generalization, and representation. We turn to the last topic first. The introductory chapter, Global Analysis of Recurrent Neural Net- works, by Andreas Herz presents an in-depth analysis of how to construct a Lyapunov function for various types of dynamics and neural coding. It includes a review of the recent work with John Hopfield on integrate-and- fire neurons with local interactions. The chapter, Receptive Fields and Maps in the Visual Cortex: Models of Ocular Dominance and Orientation Columns by Ken Miller, explains how the primary visual cortex may asymptotically gain its specific structure through a self-organization process based on Hebbian learning. His argu- ment since has been shown to be rather susceptible to generalization. Softcover reprint of the original 1st ed. 1996. N° de réf. du libraire AAV9781461268826

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Eytan Domany
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Description du livre Springer-Verlag New York Inc., 2012. PAP. État : New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 3 to 5 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. N° de réf. du libraire LQ-9781461268826

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Description du livre Springer-Verlag New York Inc., United States, 2012. Paperback. État : New. 231 x 155 mm. Language: English . Brand New Book ***** Print on Demand *****. One of the most challenging and fascinating problems of the theory of neural nets is that of asymptotic behavior, of how a system behaves as time proceeds. This is of particular relevance to many practical applications. Here we focus on association, generalization, and representation. We turn to the last topic first. The introductory chapter, Global Analysis of Recurrent Neural Net- works, by Andreas Herz presents an in-depth analysis of how to construct a Lyapunov function for various types of dynamics and neural coding. It includes a review of the recent work with John Hopfield on integrate-and- fire neurons with local interactions. The chapter, Receptive Fields and Maps in the Visual Cortex: Models of Ocular Dominance and Orientation Columns by Ken Miller, explains how the primary visual cortex may asymptotically gain its specific structure through a self-organization process based on Hebbian learning. His argu- ment since has been shown to be rather susceptible to generalization. Softcover reprint of the original 1st ed. 1996. N° de réf. du libraire AAV9781461268826

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Domany, Eytan
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EYTAN DOMANY
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Eytan Domany
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Description du livre Springer-Verlag New York Inc. Paperback. État : New. Paperback. 311 pages. Dimensions: 9.1in. x 6.1in. x 0.9in.One of the most challenging and fascinating problems of the theory of neural nets is that of asymptotic behavior, of how a system behaves as time proceeds. This is of particular relevance to many practical applications. Here we focus on association, generalization, and representation. We turn to the last topic first. The introductory chapter, Global Analysis of Recurrent Neural Net works, by Andreas Herz presents an in-depth analysis of how to construct a Lyapunov function for various types of dynamics and neural coding. It includes a review of the recent work with John Hopfield on integrate-and fire neurons with local interactions. The chapter, Receptive Fields and Maps in the Visual Cortex: Models of Ocular Dominance and Orientation Columns by Ken Miller, explains how the primary visual cortex may asymptotically gain its specific structure through a self-organization process based on Hebbian learning. His argu ment since has been shown to be rather susceptible to generalization. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN. Paperback. N° de réf. du libraire 9781461268826

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Description du livre Springer, 2012. Paperback. État : Brand New. reprint edition. 326 pages. 9.25x6.10 inches. In Stock. N° de réf. du libraire __1461268826

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