Neural Networks and Analog Computation - Hava T. Siegelmann

Neural Networks and Analog Computation (eBook)

Beyond the Turing Limit

Hava T. Siegelmann (Autor)

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2012
Birkhauser Boston (Verlag)
978-1-4612-0707-8 (ISBN)

Humanity's most basic intellectual quest to decipher nature and master it has led to numerous efforts to build machines that simulate the world or communi- cate with it [Bus70, Tur36, MP43, Sha48, vN56, Sha41, Rub89, NK91, Nyc92]. The computational power and dynamic behavior of such machines is a central question for mathematicians, computer scientists, and occasionally, physicists. Our interest is in computers called artificial neural networks. In their most general framework, neural networks consist of assemblies of simple processors, or "e;neurons,"e; each of which computes a scalar activation function of its input. This activation function is nonlinear, and is typically a monotonic function with bounded range, much like neural responses to input stimuli. The scalar value produced by a neuron affects other neurons, which then calculate a new scalar value of their own. This describes the dynamical behavior of parallel updates. Some of the signals originate from outside the network and act as inputs to the system, while other signals are communicated back to the environment and are thus used to encode the end result of the computation.

Erscheint lt. Verlag	6.12.2012
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Angewandte Mathematik
	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie ► Thermodynamik
ISBN-10	1-4612-0707-X / 146120707X
ISBN-13	978-1-4612-0707-8 / 9781461207078

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