Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Towards a Brain-inspired Information Processing System. Modelling and Analysis of Synaptic Dynamics
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Karim El-Laithy
ISBN: 9783848402625
Год издания: 2012
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 240
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 52037 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Отрасли знаний:Код товара: 478879
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: Biological neural systems in general and the central nervous system specifically exhibit a strikingly efficient computational power along with an extreme flexible and adaptive basis for acquiring and integrating new knowledge. Acquiring more insights into the actual mechanisms of information processing within the brain and their computational capabilities is a core objective of modern computer science, computational sciences and neuroscience. There is however a significant lack of knowledge regarding the basic information processing within the brain. In order to have more insights into these basic information processing methods, this book presents an approach that investigates the underlying mechanisms allowing the brain to be capable of performing such massive amounts of computational tasks with a sustainable efficiency and flexibility. A main focus of this work is the role of synapses and their involved dynamics in the brain's computational power. This work investigates, models and analyses the synaptic dynamics with integration into the level of dynamic neural networks.
Ключевые слова: Neural Science, Modelling, computer science