A neural network model for a hierarchical spatio-temporal memory
The architecture of the human cortex is uniform and hierarchical in nature. In this paper, we build upon works on hierarchical classification systems that model the cortex to develop a neural network representation for a hierarchical spatio-temporal memory (HST-M) system. The system implements spati...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | RAMANATHAN, Kiruthika, SHI, Luping, LI, Jianming, LIM, Kian Guan, ANG, Zhi Ping, TOW, Chong Chong |
---|---|
التنسيق: | text |
اللغة: | English |
منشور في: |
Institutional Knowledge at Singapore Management University
2008
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://ink.library.smu.edu.sg/sis_research/7392 https://ink.library.smu.edu.sg/context/sis_research/article/8395/viewcontent/LNCS_5506___Advances_in_Neuro_Information_Processing.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Singapore Management University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Memory dynamics in attractor networks
بواسطة: LI, Guoqi, وآخرون
منشور في: (2015) -
Behind the magical numbers: Hierarchical chunking and the human working memory capacity
بواسطة: LI, Guoqi, وآخرون
منشور في: (2013) -
Surface roughness modelling with neural networks
بواسطة: PATRIKAR, Rajendra M., وآخرون
منشور في: (2002) -
A Hubel Wiesel model for hierarchical representation of concepts in textual documents
بواسطة: RAMANATHAN, Kiruthika, وآخرون
منشور في: (2010) -
A Hubel Wiesel model of early concept generalization based on local correlation of input features
بواسطة: SADEGHI, Sepideh, وآخرون
منشور في: (2011)