Zeit, die Gedächtnis verändert

| by HAJERA HASAN. | June 05, 2007
Das Konzept der Zeit inhaltsadressierten assoziativen Speicher verändernd wird eingeführt. Es ist
kurz beschrieben, wie solch ein Gedächtnis durch die Einheit möglicherweise motiviert ist
in den biologischen Systemen. Ein generalisiertes Konvergenz-Theorem wird beschrieben. Ein konkretes Verfahren synthetisieren solch einen inhaltsadressierten assoziativen Speicher wird beschrieben. Eine andere Annäherung für ankommen hintereinander unterschiedlicher inhaltsadressierter assoziativer Speicher wird kurz beschrieben. Wichtige Verallgemeinerungen des inhaltsadressierten assoziativen Speichers werden kurz beschrieben.
Lebende Systeme/Maschinen wie homosapiens, Löwen, Tiger, die usw. die Fähigkeit haben, außen zu verbinden, stellten ein/zwei/dreidimensionale Informationen wie Audiosignal/Bilder/dreidimensionale Szenen mit den Informationen dar, die im Gehirn gespeichert wurden. Diese in hohem Grade genaue Fähigkeit der Verbindung der Informationen wird erstaunlich durch den biochemischen Schaltkreis im Gehirn erzielt. Das Beginnen in den fünfziger Jahre Forschern versuchte, zu dem Modellieren des neuronalen Schaltkreises zu kommen. So fangen die Forschung von den künstlichen neuralen Netzen nahm Geburt auf. Das sogenannte, perceptron wurde einstuft lineare trennbare Muster gezeigt. Da das Exklusive ODER das Gatter nicht durch irgendein perceptron synthetisiert werden können (da die Gatterausgänge nicht linear trennbar sind), verbließ das Interesse an den künstlichen neuralen Netzen weg. In den siebziger Jahren wurde es gezeigt, daß mehrschichtig vorderes neurales Netz wie ein mehrschichtiges perceptron einziehen in der Lage ist, non-linearly trennbare Muster einzustufen.
In den achtziger Jahren belebte Hopfield das Interesse am Bereich der künstlichen neuralen Netze durch ein Modell des inhaltsadressierten assoziativen Speichers wieder. Sein Modell des inhaltsadressierten assoziativen Speichers wird im Detail in Abschnitt 2 beschrieben. Der Hauptbeitrag ist ein Konvergenztheorem, das zeigt, daß das artifical neurale Netz a erreicht
Gedächtnis/beständiger Zustand, der in irgendeinem willkürlichen Ausgangseingang beginnt (in einer bestimmten wichtigen Betriebsart). Er demonstrierte auch einige interessante Veränderungen des inhaltsadressierten assoziativen Speichers.

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