bibtype M - Monography Chapter
ARLID 0310912
utime 20240111140705.0
mtime 20090401235959.9
title (primary) (eng) Neural networks
specification
page_count 22 s.
media_type www
book_pages 250
serial
ARLID cav_un_epca*0310911
ISBN 978-1-84826-654-4
title Systems Science and Cybernetics
part_title Neural Networks
page_num 224-248
publisher
place Oxford
name Eolss Publishers-UNESCO
year 2008
editor
name1 Parra-Luna
name2 Francisco
title (cze) Neurální sítě
keyword neural networks
keyword probabilistic approach
author (primary)
ARLID cav_un_auth*0101218
name1 Vajda
name2 Igor
institution UTIA-B
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
author
ARLID cav_un_auth*0101091
name1 Grim
name2 Jiří
institution UTIA-B
full_dept Department of Pattern Recognition
fullinstit Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i.
source
source_type pdf
url http://library.utia.cas.cz/separaty/2008/SI/vajda-systems science and cybernetics.pdf
cas_special
project
project_id GA102/07/1594
agency GA ČR
ARLID cav_un_auth*0228611
research CEZ:AV0Z10750506
abstract (eng) The method of selective coloring of neurons discovered in 1875 enabled the structure of neural tissue to be shown as a complex network of specific cells—neurons. Neurons occur in a wide variety of shapes and sizes, have a large number of inputs (synapses) at their receptive zones (dendrites), and a single output line (axon) branched into multiple synaptic endings. The microelectrode was the starting point of ideas that led to the binary threshold model of a neuron’s electrical activity. In 1949 a physiological rule was proposed for synaptic plasticity as a basic adaptive principle of neural assemblies. However, despite the extensive and detailed knowledge accumulated in the last century, the learning principles of biological neural assemblies still continue to be a strong motivation for the further search for suitable neural network models.
abstract (cze) Kapitola krátce shrnuje historii zkoumání nervového systému a zejména problematiku umělých neuronových sítí. Krátce jsou popsány různé přístupy k modelování neuronových sítí a jejich přínos. Zvláštní pozornost je věnována formální analýze vlastností perceptronu a pravděpodobnostnímu přístupu k neuronovým sítím. Cílem kapitoly je poskytnout základní představu a historii a současném stavu problematiky neuronových sítí a naznačit možné směry dalšího vývoje modelování neuronových sítí.
reportyear 2009
RIV BD
permalink http://hdl.handle.net/11104/0162649
arlyear 2008
mrcbU56 pdf
mrcbU63 cav_un_epca*0310911 Systems Science and Cybernetics Neural Networks 978-1-84826-654-4 224 248 Systémové vědy a kybernetika Oxford Eolss Publishers-UNESCO 2008 Encyclopedia of Life Support Systems Volume III
mrcbU67 Parra-Luna Francisco 340