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Neural Networks and Analog Computation

Hava T. Siegelmann (Gebundene Ausgabe, Englisch)

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Beschreibung
Humanity's most basic intellectual quest to decipher nature and master it has led to numerous efforts to build machines that simulate the world or communi cate with it [Bus70, Tur36, MP43, Sha48, vN56, Sha41, Rub89, NK91, Nyc92]. The computational power and dynamic behavior of such machines is a central question for mathematicians, computer scientists, and occasionally, physicists. Our interest is in computers called artificial neural networks. In their most general framework, neural networks consist of assemblies of simple processors, or "neurons," each of which computes a scalar activation function of its input. This activation function is nonlinear, and is typically a monotonic function with bounded range, much like neural responses to input stimuli. The scalar value produced by a neuron affects other neurons, which then calculate a new scalar value of their own. This describes the dynamical behavior of parallel updates. Some of the signals originate from outside the network and act as inputs to the system, while other signals are communicated back to the environment and are thus used to encode the end result of the computation.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
01.12.1998
Sprache
Englisch
EAN
9780817639495
Herausgeber
Birkhäuser Boston
Serien- oder Bandtitel
Progress in Theoretical Computer Science
Sonderedition
Nein
Autor
Hava T. Siegelmann
Seitenanzahl
181
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Buch Untertitel
Beyond the Turing Limit
Schlagwörter
Natur, Theorie, complexity, computer science, development, model, robot, robotics, science, simulation
Thema-Inhalt
UYQ - Künstliche Intelligenz UYA - Theoretische Informatik PBW - Angewandte Mathematik GPFC - Kybernetik und Systemtheorie TBJ - Mathematik für Ingenieure
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm

Hersteller: Birkhäuser, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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