ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب International Neural Network Conference: July 9–13, 1990 Palais Des Congres — Paris — France

دانلود کتاب کنفرانس بین المللی شبکه عصبی: 9 تا 13 ژوئیه 1990 کاخ دس کنگره - پاریس - فرانسه

International Neural Network Conference: July 9–13, 1990 Palais Des Congres — Paris — France

مشخصات کتاب

International Neural Network Conference: July 9–13, 1990 Palais Des Congres — Paris — France

ویرایش: 1 
نویسندگان: , , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9780792308317, 9789400906433 
ناشر: Springer Netherlands 
سال نشر: 1990 
تعداد صفحات: 569 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 42 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 42,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب کنفرانس بین المللی شبکه عصبی: 9 تا 13 ژوئیه 1990 کاخ دس کنگره - پاریس - فرانسه: زبان های برنامه نویسی، کامپایلر، مترجمان، معماری پردازنده، هوش مصنوعی (شامل رباتیک)، مهندسی برق



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 7


در صورت تبدیل فایل کتاب International Neural Network Conference: July 9–13, 1990 Palais Des Congres — Paris — France به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب کنفرانس بین المللی شبکه عصبی: 9 تا 13 ژوئیه 1990 کاخ دس کنگره - پاریس - فرانسه نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب کنفرانس بین المللی شبکه عصبی: 9 تا 13 ژوئیه 1990 کاخ دس کنگره - پاریس - فرانسه



شبکه های عصبی صحنه افزایش چشمگیر فعالیت ها در پنج سال گذشته بوده اند. علاقه به اختلاط نتایج حاصل از رشته‌های مختلف مانند نوروبیولوژی، فیزیک (نظریه شیشه‌های اسپین)، ریاضیات (جبر خطی، آمار...)، علوم کامپیوتر (مهندسی نرم‌افزار، معماری‌های سخت‌افزار...) یا روان‌شناسی تعداد زیادی از افراد را به خود جلب کرده است. محققین در این زمینه چشم انداز پیشرفت های چشمگیر در بسیاری از برنامه ها، شرکت های مهمی را به راه اندازی برنامه های شبکه عصبی جدید سوق داده است و استارت آپ ها برای پرداختن به این بازار جدید به صورت قارچ گونه رشد کرده اند. در سرتاسر جهان برنامه های بزرگی در حال تنظیم هستند: در ژاپن، دولت بیش از 18 میلیون دلار در سال را به برنامه 20 ساله علوم مرزی انسانی اختصاص داده است. دارپا و نیروی دریایی ایالات متحده بیش از 10 میلیون دلار در سال به هر یک اختصاص داده اند و سایر سازمان های دولتی ایالات متحده در برنامه های مهم اما کمتر جاه طلبانه مشارکت دارند. شبکه های عصبی نیز یک تحقیق عمده در ابتکار ابررایانه هستند. اروپا از ابتدا با BRAIN، BRA، ANNIE و PYGMALION (Esprit) در تامین مالی پروژه های بزرگ در زمینه جدید مشارکت فعال داشته است. از سال 1988 تا به امروز حدود 20 میلیون دلار سرمایه گذاری شده است و برنامه های جدید نزدیک به 30 میلیون دلار برای 3 سال آینده تامین می شود. پروژه های ملی در برخی کشورها ممکن است در سطح جهانی این مبالغ را دو برابر کنند. کنفرانس های شبکه های عصبی در حال جذب مخاطبان بیشتری نسبت به گذشته هستند. قبل از سال 1987 شرکت کنندگان هرگز از 300 نفر فراتر نمی رفتند. کنفرانس ژوئن 1989 IJCNN در واشنگتن بیش از 2200 شرکت کننده داشت.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

Neural Networks have been the theater of a dramatic increase of activities in the last five years. The interest of mixing results from fields as different as neurobiology, physics (spin glass theory), mathematics (linear algebra, statistics ... ), computer science (software engineering, hardware architectures ... ) or psychology has attracted a large number of researchers to the field. The perspective of dramatic improvements in many applications has lead important companies to launch new neural network programs and start-ups have mushroomed to address this new market. Throughout the world large programs are being set-up: in Japan the government has committed more than $18 million per year to its 20 year Human Frontier Science program; the DARPA and the US Navy have alloted more than $10 million per year each and other US government agencies are contributing to important but less ambitious programs. Neural networks are also a major research are in the supercomputing initiative. Europe has from the beginning taken an active part in funding major projects in the new field with BRAIN, BRA, ANNIE and PYGMALION (Esprit). Approximately $20 million has been invested to date since 1988 and new programs of nearly $30 million are being funded for the next 3 years. National projects in certain countries may globally double these amounts. Neural network conferences are attracting larger audiences than ever before. Prior to 1987 attendance never surpassed 300. The June 1989 IJCNN conference in Washington had over 2200 participants.



فهرست مطالب

Front Matter....Pages i-xlii
Front Matter....Pages 549-549
Large Scale Optoelectronic Integration of Asynchronous Analog Neural Networks....Pages 551-554
A Hardware Emulator for Binary Neural Networks....Pages 555-558
An Integrated Artificial Neuron Based on Junction-CCD Technology....Pages 559-562
Fast Generation of Neuro-ASICs....Pages 563-567
VLSI Architecture of the Boltzmann Machine Algorithm....Pages 568-571
Systolic Synthesis of Neural Networks....Pages 572-576
Smart: How to Simulate Huge Networks....Pages 577-580
An Enhanced Parallel Planar Lattice Architecture for Large Scale Neural Network Simulations....Pages 581-584
An Analog Chip Set for Multi-Layered Synchronous Boltzmann Machines....Pages 585-588
DNNA: A Digital Neural Network Architecture....Pages 589-592
The LNeuro-Chip: A Digital VLSI with on-Chip Learning Mechanism....Pages 593-596
Implementation of a VLSI Feedback Neural Network Chip with Internal Automatic Identification of Successful Prototype Retrieval....Pages 597-597
TFT Technology for Variable-Synapse Electronic Neural Networks....Pages 597-597
Analog VLSI for Connectionist Learning....Pages 598-598
Oscillatory States in Coupled Neural Oscillators....Pages 598-598
The Minchinton Cell — Analog Input to the N-Tuple Net....Pages 599-599
Digital Neurocomputer VLSI-Systems with Parallel Architecture....Pages 599-599
A Systolic Implementation of the Self Organization Algorithm....Pages 600-600
Digital Neurocomputers Oriented to a VLSI -Realization....Pages 600-600
Front Matter....Pages 601-601
Network Analysis of an Optically Implemented Connectionist Architecture....Pages 603-606
Front Matter....Pages 601-601
Optical Disk Based Processor for Handwritten Character Recognition....Pages 607-610
Optical Implementation of Neural Networks with Fixed Global Interconnection and Local Adaptive Gain-Control....Pages 611-614
Optical Neural Networks Using Electron Trapping Materials....Pages 615-618
Learning experiment using erasable optically stimulable phosphor in optical neural network....Pages 619-622
Operating Characteristics of a Second-Order Neural Network Classifier System....Pages 623-623
Simulation of an Optoelectronically Implemented Neural Network for Early Visual Processing....Pages 624-624
Front Matter....Pages 625-625
The Cognitive Challange for Neural Architectures....Pages 627-630
Implementation of Back-Propagation on a VLSI Asynchronous Cellular Architecture....Pages 631-634
VLSI Implementation of a Neural Associative Memory and its Application to Vector Quantization....Pages 635-638
Implementing Semantic Networks in an Electronic Neural Network....Pages 639-642
Kohonen Networks on Transputers: Implementation and Animation....Pages 643-646
A Parallel Boltzmann Machine Simulator for Distributed Memory Multiprocessor Systems....Pages 647-650
Optical Character Recognition and Neural-Net Chips....Pages 651-655
Exploiting the Inherent Parallelism of Artificial Neural Networks to Achieve 1300 Million Interconnects per Second....Pages 656-660
Bachus: A VLSI Architecture for a Large Binary Associative Memory....Pages 661-664
A Reconfigurable Architecture for a VLSI Implementation of Artificial Neural Networks....Pages 665-668
Multilayer Neural Networks on Distributed-Memory Multiprocessors....Pages 669-672
Neural Network Simulation on the MasPar MP-1 Massively Parallel Processor....Pages 673-673
Artificial Neural Network on a Massively Parallel Associative Architecture....Pages 673-673
Using Xputers as Universal Accelerators for Neuro Network Simulation and its Applications....Pages 674-674
Front Matter....Pages 625-625
NES: a Neuron-like net for a diagnostic Expert System....Pages 675-675
Hardware Design Concepts for a Calm Neural Network Using 400 Simple Processors: System Architecture....Pages 676-676
Transputer based simulation of a general purpose, fault tolerant neural network....Pages 677-677
Resource-Allocation in a Fault Tolerant Neural Network....Pages 678-678
A Data-Flow Linear Array Implementing Neural Network Architectures....Pages 679-679
Self-Organizing Nonsymmetrical Algorithm and Nonlinear Synaptic Model of Neural Networks....Pages 679-679
On Human Associative Ability (Associative Memory)....Pages 680-680
The Static Reconfiguration of a Serial Superchip System Based on Neural Weights....Pages 681-681
Parallel Implementation of the Kohonen Self-Organization Algorithm....Pages 681-681
Architectures for Uncertain Reasoning....Pages 682-682
Front Matter....Pages 683-683
Orthanc — an N-Tuple Network Development Enviroment....Pages 685-688
A Virtual Machine Model for Artificial Neural Network Programming....Pages 689-692
Optimisation of Network Structure using Genetic Techniques....Pages 693-696
Neural Interactive Paradigm as a More Effective Computer System Environment....Pages 697-700
Functional Descriptions of Neural Networks....Pages 701-704
A Graphical Development Language for Integrated Knowledge Systems....Pages 705-708
PYGMALION....Pages 709-712
BRAINTRACER: A Software Package for the Simulation of Complex Neural Networks....Pages 713-716
The MetaNet Network Environment for the Development of Modular Neural Networks....Pages 717-720
An Actor Language for Connectionism based on Cellular Automata....Pages 721-721
Front Matter....Pages 683-683
Architecture of the Neural Network Simulation Accelerator NEUROSIM/L....Pages 722-725
Front Matter....Pages 727-727
Stability Study of Learning Vector Quantization....Pages 729-732
An Experiment with 3-D Surface Maps to Illustrate Neural Network Performance....Pages 733-737
Front Matter....Pages 739-739
On Backpropagation Learning of Edited Data Sets....Pages 741-744
A Study of Learning and Generalization by Exhaustive Analysis....Pages 745-748
Curvature-Driven Smoothing in Backpropagation Neural Networks....Pages 749-752
Experimental Analysis of Performance of Temporal Supervised Learning Algorithm, Applied to a Long and Complex Sequence....Pages 753-756
BFGS Optimization for Faster and Automated Supervised Learning....Pages 757-760
Grow-and-Learn: An Incremental Method for Category Learning....Pages 761-764
An Approach to Generalization Problem in Back-Propagation Learning....Pages 765-768
A Training Algorithm for a Piecewise Linear Neural Network....Pages 769-772
Supervised Learning Based on Kohonen’s Self-Organising Feature Maps....Pages 773-776
Multi-Module Neural Networks for Classification....Pages 777-780
Multi-Layer Versus Single-Layer Neural Networks and an Application to Reading Hand-Stamped Characters....Pages 781-784
Delay-Insensitive Learning in a Feedforward Neural Network....Pages 785-785
Fast Teaching of Boltzmann Machines with Local Inhibition....Pages 785-785
A Fast Connectionist Learning Paradigm....Pages 786-786
The Extraction of Rules from Multi-Layered Neural Networks....Pages 786-786
Quantum Learning Algorithm for Multilayered Neural Network....Pages 787-787
Training of a Neural Network with Topology Generation for the Classification Problem....Pages 787-787
Front Matter....Pages 739-739
A Model of the Neural Network for Storage and Retrieval of Temporal Sequences....Pages 788-788
Optimal Rule Induction in Neural Networks....Pages 788-788
Learning by Asymmetric Parallel Boltzmann Machines....Pages 789-789
Multi-Criteria Optimized Learning Rule for Optical Implementation....Pages 789-789
Backpropagation Analogue Mapping Improved by Nonlinearities Modification....Pages 790-790
Supervised Learning Using a Genetic Algorithm....Pages 790-790
Structured Training for MLPs: Some Experiments on Netspeak with a Child’s Reading Scheme....Pages 791-791
ALOPEX Algorithm for Supervised Learning in Layer Networks....Pages 791-791
A Learning Rule in the Chebyshev Norm for Multilayer Perceptrons....Pages 792-792
Symmetry and representability properties of feed-forward neural networks....Pages 792-792
Hierarchical Architectures for Optimized Training....Pages 793-793
Front Matter....Pages 795-795
Self-Organizing Neural Architectures for Vision, Learning, and Robotic Control....Pages 797-800
Art 3: Self-Organization of Distributed Pattern Recognition Codes in Neural Network Hierarchies....Pages 801-804
Application of Grossberg and Mingolla Neural Vision Model to Satellite Weather Imagery....Pages 805-808
Representation of Uncertainty in Self-Organizing Neural Networks....Pages 809-812
Improving the Learning Speed in Topological Maps of Patterns....Pages 813-816
Reinforcement Learning with Interacting Continually Running Fully Recurrent Networks....Pages 817-820
Hardware Realisable Learning Algorithms....Pages 821-824
Supervised and Unsupervised Learning in Linear Networks....Pages 825-828
Neural Models for Orthogonal and Oblique Factor Analyses: Towards dynamic data analysis of large sets of highly multidimensional objects....Pages 829-832
Front Matter....Pages 795-795
A Learning Algorithm for Attribute Classes Construction....Pages 833-833
Competitive Clustering....Pages 833-833
Art: An Implementation of the New Direct Access Condition....Pages 834-834
Elementary Operations in Neural Nets: Addition and Subtraction....Pages 835-835
LEP — A Neural Model learning Reliably....Pages 836-836
Pattern Recognition with a Multilayered Neural Network Trained with Dynamic Competitive Learning....Pages 837-837
Weighted Hebbian Learning....Pages 838-838
Self-Organizing Neural Network for Non-Parametric Regression Analysis....Pages 838-838
A Drive Reinforcement Model for Visual Perception....Pages 839-839
Front Matter....Pages 841-841
Bidirectional Associative Memory for Three Patterns....Pages 843-851
Matrix Computations and Neural Associative Memories....Pages 852-854
Partially Connected Models of Associative Memory....Pages 855-859
Reinforcement Learning when Results are Delayed and Interleaved in Time....Pages 860-863
Fault-tolerance in Iterative Learning Neural Networks....Pages 864-867
Memory of Correlated Patterns by Associative Neural Networks with Improved Dynamics....Pages 868-871
Hopfield Model of Neural Network with Unrestricted Self-Feedback....Pages 872-872
A Structured Development for the Implementation of a Multilayer Neural Network (Cram Project)....Pages 873-873
PROBAM Heteroassociative Multilayer Memory for Industrial Application....Pages 874-874
Front Matter....Pages 875-875
Conditions on Activation Functions of Hidden Units for Learning by Backpropagation....Pages 877-880
A Geometric Approach to the Structural Synthesis of Multilayer Perceptron Neural Networks....Pages 881-885
Front Matter....Pages 875-875
A Rule-Based Approach to Neural Network Classifiers....Pages 886-889
Choosing optimal network structure....Pages 890-893
A Goal Seeking Neuron for Boolean Neural Networks....Pages 894-897
A Spatial Approach to Feature Linking....Pages 898-901
The Discrete Neuronal Model and the Probabilistic Discrete Neuronal Model....Pages 902-907
Computing with Arrays of Coupled Oscillators....Pages 908-911
Novelty Dependent Categorization and Learning in Calm Modules....Pages 912-915
Equivalent TLU- and ∑П-Networks for Invariant Pattern Recognition....Pages 916-919
The Concept of Learning Equilibrium Dynamics in the Development of Solid Networks....Pages 920-924
FD-spectrums and their simulation by neural networks F — AI,connectionist,networks....Pages 925-925
Rapid Learning of Pattern Sequences: A Novel Network Model....Pages 926-926
Multi Class Pattern Association Using Digital N-Tuple Networks....Pages 926-926
A Notion of Sequential Composition for Neural Nets....Pages 927-927
Classifying Artificial Neural Network Architecture....Pages 927-927
Most Neural Networks Compute in Steps....Pages 928-928
A Macro Architecture for Dynamic Processing of Temporal Structures....Pages 928-928
A Modular and Expandable Analog Integrated Neural Network....Pages 929-929
Model of Hypothetical Visual Perceptive System....Pages 929-929
Front Matter....Pages 931-931
Neural Network Unit Density: A Critical Biological Parameter....Pages 933-936
Emergence of Complexity in the Dynamic of a Diluted Neural Network....Pages 937-940
Front Matter....Pages 931-931
Informational Versus Bifurcative Use of Chaotic Dynamics in Neural Networks....Pages 941-944
On Dynamics of Higher Order Neural Networks: Existences of Oscillations and Chaos....Pages 945-947
Dynamical Change of Effective Degrees of Freedom in Fractal Chaos Model....Pages 948-951
Temporal Patterns and Leaky Integrator Neurons....Pages 952-955
An Analysis of the Delta Rule....Pages 956-959
Classification capability of the two-layer perceptron....Pages 960-963
Qualitative Analysis of Equilibrium Confinement and Exponential Stability of a Class of Dynamical Neural Networks....Pages 964-968
A Global State Driven Cooling Schema for Simulated Annealing Used with Boltzmann Machine....Pages 969-972
Independence from Temperature of Domains of Attraction in Neural Networks....Pages 973-976
Self-Induced Noise in Neural Networks....Pages 977-978
Some Remarks on Nonlinearities in Neural Networks....Pages 979-979
On Pattern Recognition from the Edge-Images with a Nonlinear, Dynamical Network....Pages 979-979
Linearly Independent Transformation by Hidden Units with Analytic Asymptotic Activation Function....Pages 980-980
Reducing the Weight Space of a Net With Hidden Units to a Minimum Cone.....Pages 981-981
The Kink Representation for Exclusive—OR....Pages 982-982
Evaluation of the Functional Capacities of Multi-Layered Logical Neural Networks....Pages 983-983
Theory of Information Propagation....Pages 983-983
Monte-Carlo Learning: the LMS Rule and Random Weights can Form Non-Convex Decision Surfaces and Generalize....Pages 984-984
Using Local Minima as Sequences Memories....Pages 984-984
The Physical Correlates of Local Minima....Pages 985-985
Front Matter....Pages 931-931
Dynamics and Associative Mapping in Additive Systems....Pages 986-986
Front Matter....Pages 987-987
Learning Filter Systems....Pages 989-992
Fokker-Planck Description of Learning in Backpropagation Networks....Pages 993-996
Fundamental Structure/Behaviour Relationships in Synchronous Boolean Neural Networks....Pages 997-1000
Dynamics of Lateral Interaction Networks....Pages 1001-1004
A Sparsely Connected Asymmetric Neural Network and Its Possible Application to the Processing of Transient Spatio-Temporal Signals....Pages 1005-1008
Discrete Time Models of Noisy Networks.....Pages 1009-1012
On the Computational Power of Neural Networks and Neural Automata....Pages 1013-1013
Stable Neurodynamics and Symbolic Computation....Pages 1013-1013
Eigenvalue Methods as a Tool for Global Analysis....Pages 1014-1014
Coarticulation Invariance in Feedback Multilayer Perceptrons....Pages 1014-1014
Analysis of Parallel and Sequential Boltzmann Machines....Pages 1015-1015
Front Matter....Pages 1017-1017
Stochastic Dynamics and Input Dimensionality in a Two-Layer Neuronal Network for Modelling Multistable Perception....Pages 1019-1022
The Effect of Non-Linear Synapses on Hierarchical Associative Memory....Pages 1023-1023
A Structure for Neural Network Pattern Classifiers....Pages 1024-1027
Convergence of the Vectors in Kohonen’s Learning Vector Quantization....Pages 1028-1031
Recurrent Networks for Learning Stochastic Sequences....Pages 1032-1035
Brain Building with GenNets....Pages 1036-1039
Two Lower Bounds for Probabilistic Algorithms....Pages 1040-1040
Thermal Comfort Sensor based on Probabilistic Energy Neural Network....Pages 1041-1041
Front Matter....Pages 1017-1017
On the Back-Propagation Training of Neural Networks with Noisy Data....Pages 1042-1042
Front Matter....Pages 1043-1043
Neural-Computing Within Esprit....Pages 1045-1053
PYGMALION — Neurocomputing....Pages 1054-1057
The Research Initiative in Pattern Recognition: A UK Collaborative Project in Neural Networks....Pages 1058-1061
Galatea: A C-Library for Connectionist Applications....Pages 1062-1065
An Overview of the First Year of ESPRIT Project ANNIE....Pages 1066-1069
Front Matter....Pages 1071-1071
Neural Networks Activities at Thomson-CSF....Pages 1073-1078
The British Telecom Connectionism Project....Pages 1079-1082
The Impact of Neural Networks on the American Economy: 1990–2010....Pages 1083-1086
Text-Dependent Speaker Identification Using Learning Vector Quantization....Pages 1087-1090
Back Matter....Pages 1091-1098




نظرات کاربران