Hebbian Learning and Negative Feedback Networks
Langue : anglais
Edité par Springer, 2010
Série : Livre 11 sur 66 - Advanced Information and Knowledge Processing
- Livre broché
- Neuf
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book is the outcome of a decade's research into a speci c architecture and associated learning mechanism for an arti cial neural network: the - chitecture involves negative feedback and the learning mechanism is simple Hebbian learning. The research began with my own thesis at the University of Strathclyde, Scotland, under Professor Douglas McGregor which culminated with me being awarded a PhD in 1995 [52], the title of which was 'Negative Feedback as an Organising Principle for Arti cial Neural Networks'. Naturally enough, having established this theme, when I began to sup- vise PhD students of my own, we continued to develop this concept and this book owes much to the research and theses of these students at the Applied Computational Intelligence Research Unit in the University of Paisley. Thus we discuss work from - Dr. Darryl Charles [24] in Chapter 5. - Dr. Stephen McGlinchey [127] in Chapter 7. - Dr. Donald MacDonald [121] in Chapters 6 and 8. - Dr. Emilio Corchado [29] in Chapter 8. We brie y discuss one simulation from the thesis of Dr. Mark Girolami [58] in Chapter 6 but do not discuss any of the rest of his thesis since it has already appeared in book form [59]. We also must credit Cesar Garcia Osorio, a current PhD student, for the comparative study of the two Exploratory Projection Pursuit networks in Chapter 8. All of Chapters 3 to 8 deal with single stream arti cial neural networks. …
N° de réf. du vendeur 9781849969451
- Titre
- Hebbian Learning and Negative Feedback Networks
- Auteur
- Colin Fyfe
- Éditeur
- Springer
- Année de publication
- 2010
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1849969450
- ISBN à 13 chiffres
- 9781849969451
- Poids de l'article
- 610 grammes
- Dimensions
- 235x155x22 mm
- Série
- Livre 11 sur 66: Advanced Information and Knowledge Processing
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Présentation de l'éditeur
The central idea of Hebbian Learning and Negative Feedback Networks is that artificial neural networks using negative feedback of activation can use simple Hebbian learning to self-organise so that they uncover interesting structures in data sets. Two variants are considered: the first uses a single stream of data to self-organise. By changing the learning rules for the network, it is shown how to perform Principal Component Analysis, Exploratory Projection Pursuit, Independent Component Analysis, Factor Analysis and a variety of topology preserving mappings for such data sets.
The second variants use two input data streams on which they self-organise. In their basic form, these networks are shown to perform Canonical Correlation Analysis, the statistical technique which finds those filters onto which projections of the two data streams have greatest correlation.
The book encompasses a wide range of real experiments and displays how the approaches it formulates can be applied to the analysis of real problems.
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