Recruitment Learning
เจจเจตเฉฐ 2010 ยท Studies in Computational Intelligence เจเจฟเจคเจพเจฌ 303 ยท Springer
3.0star
1 เจธเจฎเฉเจเจฟเจreport
เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ
314
เจชเฉฐเจจเฉ
reportเจฐเฉเจเจฟเฉฐเจเจพเจ เจ
เจคเฉ เจธเจฎเฉเจเจฟเจเจตเจพเจ เจฆเฉ เจชเฉเจธเจผเจเฉ เจจเจนเฉเจ เจเฉเจคเฉ เจเจ เจนเฉ ย เจนเฉเจฐ เจเจพเจฃเฉ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจฌเจพเจฐเฉ
This book presents a fascinating and self-contained account of "recruitment learning", a model and theory of fast learning in the neocortex. In contrast to the more common attractor network paradigm for long- and short-term memory, recruitment learning focuses on one-shot learning or "chunking" of arbitrary feature conjunctions that co-occur in single presentations. The book starts with a comprehensive review of the historic background of recruitment learning, putting special emphasis on the ground-breaking work of D.O. Hebb, W.A.Wickelgren, J.A.Feldman, L.G.Valiant, and L. Shastri. Afterwards a thorough mathematical analysis of the model is presented which shows that recruitment is indeed a plausible mechanism of memory formation in the neocortex. A third part extends the main concepts towards state-of-the-art spiking neuron models and dynamic synchronization as a tentative solution of the binding problem. The book further discusses the possible role of adult neurogenesis for recruitment. These recent developments put the theory of recruitment learning at the forefront of research on biologically inspired memory models and make the book an important and timely contribution to the field.
เจฐเฉเจเจฟเฉฐเจเจพเจ เจ เจคเฉ เจธเจฎเฉเจเจฟเจเจตเจพเจ
3.0
1 เจธเจฎเฉเจเจฟเจ
เจเจธ เจ-เจเจฟเจคเจพเจฌ เจจเฉเฉฐ เจฐเฉเจ เจเจฐเฉ
เจเจชเจฃเฉ เจตเจฟเจเจพเจฐ เจฆเฉฑเจธเฉ
เจชเฉเฉเจนเจจ เจธเฉฐเจฌเฉฐเจงเฉ เจเจพเจฃเจเจพเจฐเฉ
เจธเจฎเจพเจฐเจเจซเจผเฉเจจ เจ
เจคเฉ เจเฉเจฌเจฒเฉเฉฑเจ
Google Play Books เจเจช เจจเฉเฉฐ Android เจ
เจคเฉ iPad/iPhone เจฒเจ เจธเจฅเจพเจชเจค เจเจฐเฉเฅค เจเจน เจคเฉเจนเจพเจกเฉ เจเจพเจคเฉ เจจเจพเจฒ เจธเจตเฉเจเจฒเจฟเจค เจคเฉเจฐ 'เจคเฉ เจธเจฟเฉฐเจ เจเจฐเจฆเฉ เจนเฉ เจ
เจคเฉ เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เจเจฟเจคเฉเจ เจตเฉ เจเจจเจฒเจพเจเจจ เจเจพเจ เจเจซเจผเจฒเจพเจเจจ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฆเจฟเฉฐเจฆเฉ เจนเฉเฅค
เจฒเฉเจชเจเจพเจช เจ
เจคเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ
เจคเฉเจธเฉเจ เจเจชเจฃเฉ เจเฉฐเจชเจฟเจเจเจฐ เจฆเจพ เจตเฉเฉฑเจฌ เจฌเฉเจฐเจพเจเจเจผเจฐ เจตเจฐเจคเจฆเฉ เจนเฉเจ Google Play 'เจคเฉ เจเจฐเฉเจฆเฉเจเจ เจเจเจเจ เจเจกเฉเจ-เจเจฟเจคเจพเจฌเจพเจ เจธเฉเจฃ เจธเจเจฆเฉ เจนเฉเฅค
eReaders เจ
เจคเฉ เจนเฉเจฐ เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ
e-ink เจกเฉเจตเจพเจเจธเจพเจ 'เจคเฉ เจชเฉเฉเจนเจจ เจฒเจ เจเจฟเจตเฉเจ Kobo eReaders, เจคเฉเจนเจพเจจเฉเฉฐ เฉเจพเจเจฒ เจกเจพเจเจจเจฒเฉเจก เจเจฐเจจ เจ
เจคเฉ เจเจธเจจเฉเฉฐ เจเจชเจฃเฉ เจกเฉเจตเจพเจเจธ 'เจคเฉ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฆเฉ เจฒเฉเฉ เจนเฉเจตเฉเจเฉเฅค เจธเจฎเจฐเจฅเจฟเจค eReaders 'เจคเฉ เฉเจพเจเจฒเจพเจ เจเฉเจฐเจพเจเจธเจซเจฐ เจเจฐเจจ เจฒเจ เจตเฉเจฐเจตเฉ เจธเจนเจฟเจค เจฎเจฆเจฆ เจเฉเจเจฆเจฐ เจนเจฟเจฆเจพเจเจคเจพเจ เจฆเฉ เจชเจพเจฒเจฃเจพ เจเจฐเฉเฅค
