Synergetic Computers and Cognition als Buch (gebunden)
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Synergetic Computers and Cognition

A Top-Down Approach to Neural Nets. 2. Auflage. Enlarged 2004. Zahlreiche Abbildungen. Book. Sprache:…
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Ein neuartiger Zugang zu neuronalen Netzen, der auf der Analogie zwischen Mustererkennung und Musterbildung beruht, wird hier dargestellt. Diese Analogie führt zum Konzept des synergetischen Computers, der in der Lage ist, komplexe Szenen zu erkennen … weiterlesen
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Synergetic Computers and Cognition als Buch (gebunden)

Produktdetails

Titel: Synergetic Computers and Cognition
Autor/en: Hermann Haken

ISBN: 3540421637
EAN: 9783540421634
A Top-Down Approach to Neural Nets.
2. Auflage. Enlarged 2004.
Zahlreiche Abbildungen.
Book.
Sprache: Englisch.
Herausgegeben von Hermann Haken
Springer-Verlag GmbH

15. Juni 2004 - gebunden - IX

Beschreibung

This book presents a novel approach to neural nets and thus offers a genuine alternative to the hitherto known neuro-computers. This approach is based on the author's discovery of the profound analogy between pattern recognition and pattern formation in open systems far from equilibrium. Thus the mathematical and conceptual tools of synergetics can be exploited, and the concept of the synergetic computer formulated. A complete and rigorous theory of pattern recognition and learning is presented. The resulting algorithm can be implemented on serial computers or realized by fully parallel nets whereby no spurious states occur. Explicit examples (recognition of faces and city maps) are provided. The recognition process is made invariant with respect to simultaneous translation, rotation, and scal- ing, and allows the recognition of complex scenes. Oscillations and hysteresis in the perception of ambig- uous patterns are treated, as well as the recognition of movement patterns.

Inhaltsverzeichnis

1. Goal.- 2. What Are Patterns?.- 3. Associative Memory.- 4. Synergetics - An Outline.- 5. The Standard Model of Synergetics for Pattern Recognition.- 6. Examples: Recognition of Faces and of City Maps.- 7. Possible Realizations by Networks.- 8. Simultaneous Invariance with Respect to Translation, Rotation and Scaling.- 9. Recognition of Complex Scenes. Scene-Selective Attention.- 10. Learning Algorithms.- 11. Learning of Processes and Associative Action.- 12. Comparisons Between Human Perception and Machine "Perception".- 13. Oscillations in the Perception of Ambiguous Patterns.- 14. Dynamic Pattern Recognition of Coordinated Biological Motion.- 15. Realization of the Logical Operation XOR by a Synergetic Computer.- 16. Towards the Neural Level.- 17. Concluding Remarks and Outlook.- Bibliography and Comments.

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