Foundation of Notation and Classification of Nonconventional Static and Dynamic Neural Units

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F07%3A00133313" target="_blank" >RIV/68407700:21220/07:00133313 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Foundation of Notation and Classification of Nonconventional Static and Dynamic Neural Units

Popis výsledku v původním jazyce

The paper introduces basic types of nonconventional artificial neural units, their notation and classification. The notation and classification of dynamic higher-order nonlinear neural units, time-delay dynamic neural units, and time-delay higher-order nonlinear neural units is introduced. Introduction into the simplified parallel of higher-order nonlinear aggregating function of artificial nonconventional neural units and synaptic and somatic operation of biological neurons is made. Based on simplifiedmathematical notation, it is proposed that nonlinear aggregating function of neural inputs should be understood as composition of synaptic and partial somatic neural operation also for static neural units. It unravels novel yet universal insight into understanding computationally powerful neurons. The classification of nonconventional artificial neural units is founded according to nonlinearity of aggregating function, the dynamic order, and time-delay implementation in neural units.

Název v anglickém jazyce

Foundation of Notation and Classification of Nonconventional Static and Dynamic Neural Units

Popis výsledku anglicky

The paper introduces basic types of nonconventional artificial neural units, their notation and classification. The notation and classification of dynamic higher-order nonlinear neural units, time-delay dynamic neural units, and time-delay higher-order nonlinear neural units is introduced. Introduction into the simplified parallel of higher-order nonlinear aggregating function of artificial nonconventional neural units and synaptic and somatic operation of biological neurons is made. Based on simplifiedmathematical notation, it is proposed that nonlinear aggregating function of neural inputs should be understood as composition of synaptic and partial somatic neural operation also for static neural units. It unravels novel yet universal insight into understanding computationally powerful neurons. The classification of nonconventional artificial neural units is founded according to nonlinearity of aggregating function, the dynamic order, and time-delay implementation in neural units.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

BC - Teorie a systémy řízení

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/2B06023" target="_blank" >2B06023: Vývoj metody stanovení toků energie a látek ve vybraných ekosystémech, návrh a ověření principů hodnocení hospodářských zásahů pro zajištění podmínek autoregulace a rozvoje biodiverzity</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Cognitive Informatics, 6th IEEE International Conference on

ISBN

978-1-4244-1327-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

—

Název nakladatele

IEEE CS Press

Místo vydání

California

Místo konání akce

Lake Tahoe, CA

Datum konání akce

6. 8. 2007

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000250542300051