Homeostatic artificial neural network for models of human operator
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F16%3A00304567" target="_blank" >RIV/68407700:21730/16:00304567 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.impb.ru/icmbb/docs/ICMBB16.pdf" target="_blank" >http://www.impb.ru/icmbb/docs/ICMBB16.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Homeostatic artificial neural network for models of human operator
Popis výsledku v původním jazyce
Novel method for models of human brain processes with the use artificial neural networks is presented. The proposed learning algorithm of the neural network is able to find the optimal setting in a way that is similar to biological neuron. On the other hand, the algorithm is still enough simple to be calculated on standard hardware. The proposed network was tested on both artificial and real data. The main benefit is that the learning can continue even after the environment (the input and output matrix) changed. The results suggest that this type of learning can be useful also in other tasks of artificial learning and recognition.
Název v anglickém jazyce
Homeostatic artificial neural network for models of human operator
Popis výsledku anglicky
Novel method for models of human brain processes with the use artificial neural networks is presented. The proposed learning algorithm of the neural network is able to find the optimal setting in a way that is similar to biological neuron. On the other hand, the algorithm is still enough simple to be calculated on standard hardware. The proposed network was tested on both artificial and real data. The main benefit is that the learning can continue even after the environment (the input and output matrix) changed. The results suggest that this type of learning can be useful also in other tasks of artificial learning and recognition.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
V - Vyzkumna aktivita podporovana z jinych verejnych zdroju
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ БИОЛОГИЯ И БИОИНФОРМАТИКА
ISBN
978-5-317-05377-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
4
Strana od-do
151-154
Název nakladatele
Institute of Mathematical Problems of Biology, RAS
Místo vydání
Puschino
Místo konání akce
Puschino
Datum konání akce
16. 10. 2016
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—