В настоящей книге рассматриваются модели нейронной среды, описываемой системой уравнений с запаздыванием. Каждый элемент среды (нейрон) является автогенератором, который в автономном режиме генерирует кратковременные импульсы (спайки). Обсуждаются модели синаптического взаимодействия нейронов, которое приводит к сложным колебательным режимам в системе. Изучается строение этих режимов и способы управления их структурой, то есть решается задача о выборе весов взаимодействия с целью получения аттракторов, обладающих наперед заданной структурой. Такие аттракторы интерпретируются как образы, закодированные в виде автоволн (волновая память). Решается задача об идентификации аттракторов (задача сличения образов).
Система уравнений нейронной сети получена из биологических предпосылок. По смыслу задачи в нее входят большие параметры. В книге разработаны методы асимптотического исследования данной системы. Они допускают перенос на другие типы уравнений. В книге приводится физиологический факт, вытекающий из теории: объем кратковременной памяти человека коррелирует с размерностью (сложностью) сигнала ЭЭГ. Также предлагается метод идентификации зрительных стимулов по вызванным потенциалам (вынужденным электрическим колебаниям первичной зрительной коры).
Книга может быть полезна как специалистам по осцилляторным нейронным сетям, так и специалистам по дифференциальным уравнениям. Она рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов и молодых научных работников, занимающихся теорией колебаний.
Система уравнений нейронной сети получена из биологических предпосылок. По смыслу задачи в нее входят большие параметры. В книге разработаны методы асимптотического исследования данной системы. Они допускают перенос на другие типы уравнений. В книге приводится физиологический факт, вытекающий из теории: объем кратковременной памяти человека коррелирует с размерностью (сложностью) сигнала ЭЭГ. Также предлагается метод идентификации зрительных стимулов по вызванным потенциалам (вынужденным электрическим колебаниям первичной зрительной коры).
Книга может быть полезна как специалистам по осцилляторным нейронным сетям, так и специалистам по дифференциальным уравнениям. Она рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов и молодых научных работников, занимающихся теорией колебаний.
| Вес: | 430 |
| Ширина упаковки: | 220 |
| Высота упаковки: | 20 |
| Глубина упаковки: | 150 |
| crossborder: | false |
| Серия: | Синергетика: от прошлого к будущему |
| Издательство: | Либроком |
| Мелованная бумага: | false |
| Цветные иллюстрации: | false |
| Размер упаковки (Длина х Ширина х Высота), см: | 15 x 22 x 2 |
| Название: | Модели волновой памяти |
| Комментарий: | Издание стереотипное. |
| Тип издания: | Отдельное издание |
| Признак 18+: | false |
| Основной жанр книги: | Научная литература, Компьютерные технологии |
| Направления нехудожественной литературы: | Математические науки, Искусственый интеллект, Веб-разработка |
| Тип книги: | Печатная книга |
| Тип обложки: | Твердый переплет, суперобложка |
| Тип носителя: | Печатная книга |
| Эпоха публикации: | Современные издания |
| ebsmstock: | false |
Frame $60% в наличии