. ، neuron و pattern…

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

فهرست عناوین اصلی در این پاورپوینت

در حال حاضر فهرست عناوین برای مطالب این اسلاید پاورپوینت استخراج نشده است!!!
فایل پاورپوینت را با استفاده از دکمه های رنگی زیر می توانید دانلود کنید

نوع زبان: انگلیسی حجم: 0.61 مگا بایت
نوع فایل: اسلاید پاورپوینت تعداد اسلایدها: 25 صفحه
سطح مطلب: نامشخص پسوند فایل: ppt
گروه موضوعی: زمان استخراج مطلب: 2019/05/16 03:32:23

لینک دانلود رایگان لینک دانلود کمکی

اسلایدهای پاورپوینت مرتبط در پایین صفحه

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

عبارات مهم استفاده شده در این مطلب

., network, neuron, hopfield, pattern, artificial, neurophysiological, unknown, input, update, simplify, information,

توجه: این مطلب در تاریخ 2019/05/16 03:32:23 به صورت خودکار از فضای وب آشکار توسط موتور جستجوی پاورپوینت جمع آوری شده است و در صورت اعلام عدم رضایت تهیه کننده ی آن، طبق قوانین سایت از روی وب گاه حذف خواهد شد. این مطلب از وب سایت زیر استخراج شده است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی است.

http://www.i6.in.tum.de/pub/Main/TeachingSs2004Neurocomputing/Vortrag13052004.ppt

در صورتی که محتوای فایل ارائه شده با عنوان مطلب سازگار نبود یا مطلب مذکور خلاف قوانین کشور بود لطفا در بخش دیدگاه (در پایین صفحه) به ما اطلاع دهید تا بعد از بررسی در کوتاه ترین زمان نسبت به حدف با اصلاح آن اقدام نماییم. جهت جستجوی پاورپوینت های بیشتر بر روی اینجا کلیک کنید.

عبارات پرتکرار و مهم در این اسلاید عبارتند از: ., network, neuron, hopfield, pattern, artificial, neurophysiological, unknown, input, update, simplify, information,

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

مشاهده محتوای متنیِ این اسلاید ppt

artificial neurons hopfield networks introduction neurophysiological background modeling simplified neurophysiological information the hopfield model the associative memory problem the model updating rules one pattern many patterns stability of a particular pattern storage capacity the energy function discussion on philosophy and methodology artificial neurons hopfield networks artificial neurons hopfield networks introduction inspiration on today’s research in neural computation comes from neuroscience and is largely motivated by the possibility of modeling artificial computing networks. so models are extremely simplified when seen from a neurophysiological point of view but one should gain insight in the behaviour of biological networks. first the neurophysiological background should be described information for modeling simplified neurophysiological processes description and the behaviour of neural networks – hopfield networks. artificial neurons hopfield networks neurophysiological background basic elements for a neural network neurons and their connections systematically the nervous system can be divided into three parts input central processing unit output in the field of anns networks will be constructed from neurons which have the canonical division into an input part dendritic arbor a processing part soma and a signal transmission part axon . artificial neurons hopfield networks modeling simplified neurophysiological information ۱ logical structure of the neuron as a perceptron includes a processing unit and effiacies of synapses mentioned with ij j . input channels are activated by the signals which they receive from the logical boxes j s represent the values or ۱. decision function i h y that will calculate if the neuron will will not fire i s will take the value ۱ . ۱۱۴۱۶۴۷۳۴۸.unknown ۱۱۴۱۶۴۷۵۳۶.unknown ۱۱۴۱۶۵۱۲۳۷.unknown ۱۱۴۱۶۴۷۴۱۱.unknown ۱۱۴۱۶۴۷۱۸۸.unknown artificial neurons hopfield networks modeling simplified neurophysiological information ۲ at any given moment some of the logical inputs are activated the soma processing part receives an input a so called psp post synaptic potential which is the linear sum of the efficacies ij j of those channels that were activated the sum of the psp’s is compared to the threshold value of the neuron i and the output channel is activated if it exceeds the threshold otherwise it is not. ۱۱۴۱۶۴۷۱۸۸.unknown ۱۱۴۱۶۵۱۲۷۴.unknown artificial neurons hopfield networks modeling simplified neurophysiological information ۳ this operation and its components leads to the basic formular the operation can be expressed by the logical truth function defines variables which are themselves zeros and ones which can also be considered as truth functions of some statement is a function which is ۱ if the statement in the square brackets is true and is otherwise indicades whether a spike ۱ is sent will appear in the output axon artificial neurons hopfield networks modeling simplified neurophysiological information ۳ a significant leap is acomplished when the multi neuron multi perceptron is closed onto itself where the neurons form a feedback mechanism. an ann is no longer a linear but a dynamical system when output axons signal transmission parts become input channels there is a time shift. if at a time t one has set of n zeros and ones denoted by i t s then the set of n bits composing i s ’s becomes the set of inputs a neural cycletime ۱ ۲ milliseconds later ۱ i t s . ۱۱۴۱۶۴۹۷۳۹.unknown ۱۱۴۱۶۴۹۷۸۸.unknown ۱۱۴۱۶۴۹۶۹ .unknown artificial neurons hopfield networks overview introduction neurophysiological background modeling simplified neurophysiological information the hopfield model the associative memory problem the model updating rules one pattern many patterns stability of a particular pattern storage capacity the energy function discussion on philosophy and methodology artificial neurons hopfield networks the hopfield model the associative memory problem hopfield networks consist of the previously described elements and are totally dynamical so including the time shift and possible updating rules. basic problem to store a set of p patterns in such a way that when presented with a new pattern the network responds by producing whichever one of the stored patterns most closely resembles the space of all possible states of the network is called the configuration space. basins of attraction division of the the confirguration space by stored patterns artificial neurons hopfield networks the model the dynamics of the network can be represented by where is represented for with the conversion from or ۱ via ۲ ۱ and sgn x is defined by the threshold terms can be dropped in consideration on random patterns being used. artificial neurons hopfield networks updating rules two simplified versions synchronous or parallel all neurons update their activity states simultaneously at discrete time steps n where n ۱ ۲ … as if governed by a clock. the inputs of every neuron in the network are determined by the same activity state of the network in the time interval n ۱ t n. this choice requires a central clock or pacemaker and is sensitive to timing errors. asynchronous or sequential more natural for both brains and artificial networks all neurons are updated one by one where one can proceed in either of two ways at each time step select at random a unit i to be updated and apply the rule let each unit independently choose to update itself with some constant probability per unit according to in this mode every neuron coming up for a decision has full information about all the decisions of the individual neurons that have been updated before it. artificial neurons hopfield networks one pattern the condition for one pattern which should be memorized is for constant of proportionality using ۱ n ۱ n if fewer then half of the bits of the starting patterns are wrong they will be overwhelmed in the sum for the net input the network will correct errors and so the pattern is an attractor all starting configurations with more than half the bits different from the original pattern will end up in the …

کلمات کلیدی پرکاربرد در این اسلاید پاورپوینت: ., network, neuron, hopfield, pattern, artificial, neurophysiological, unknown, input, update, simplify, information,

این فایل پاورپوینت شامل 25 اسلاید و به زبان انگلیسی و حجم آن 0.61 مگا بایت است. نوع قالب فایل ppt بوده که با این لینک قابل دانلود است. این مطلب برگرفته از سایت زیر است و مسئولیت انتشار آن با منبع اصلی می باشد که در تاریخ 2019/05/16 03:32:23 استخراج شده است.

http://www.i6.in.tum.de/pub/Main/TeachingSs2004Neurocomputing/Vortrag13052004.ppt

  • جهت آموزش های پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.
  • جهت دانلود رایگان قالب های حرفه ای پاورپوینت بر روی اینجا کلیک کنید.

رفتن به مشاهده اسلاید در بالای صفحه


پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *