Liquid State Machine (LSM)

Beschreibung

Mindmap am Liquid State Machine (LSM), erstellt von Raul Trinidad am 21/09/2017.
Raul Trinidad
Mindmap von Raul Trinidad, aktualisiert more than 1 year ago
Raul Trinidad
Erstellt von Raul Trinidad vor mehr als 7 Jahre
20
0

Zusammenfassung der Ressource

Liquid State Machine (LSM)
  1. ¿Qué es?
    1. Es un modelo computacional emergente que es más adecuado que la máquina de Turing para describir cómputo en redes de neuronas biológicas.
    2. Su origen
      1. Fueron creadas en 2000 por Wolfgang Maas, Thomas Natschläger y Henry Markram al proponer un nuevo modelo para tiempo real y variaciones en el tiempo, como alternativa a los paradigmas basados en la máquina de Turing, para ello tomaron inspiración de las características conocidas del cerebro
      2. Principales capacidades
        1. Es un modelo para sistemas computacionales adaptativos
          1. Provee un método para emplear circuitos conectados de manera aleatoria
            1. Provee un contexto teorico donde heterogeneos, más que puertas locales o procesadores incrementan el poder computacional de un circuito
              1. Provee un método para multiplexar diferentes cómputos en un mismo circuito
              2. Aplicaciones
                1. Ayudarnos a comprender el computo realizado en circuitos locales de neuronas en el neocortex
                  1. Telecomunicaciones
                    1. Robótica
                      1. Aprendizaje reforzado
                        1. Lenguaje natural
                          1. Reconocimiento de problemas
                            1. Reconocimiento musical
                            2. Variantes
                              1. Echo State Network
                                1. Una versión en buena parte equivalente a la LSM que fue independientemente descubierta por Herbert Jaeger
                              2. Hardware y software implementado
                                1. Microcircuitos neurales
                                  1. Python
                                    1. FPGA's
                                      1. Cómputo fotonico
                                      2. Algoritmos de aprendizaje
                                        1. Readouts
                                          1. No supervisado. Si se desea que sea adaptativa
                                            1. Hebbian learning. se está experimentando y muestra ser más eficiente.
                                            Zusammenfassung anzeigen Zusammenfassung ausblenden

                                            ähnlicher Inhalt

                                            Deep Convolutional Neural Network (CNN o DCN)
                                            Adrián Galindo
                                            Autoencoders
                                            Jesús Aguilar
                                            Deutsche Bundeskanzler(Amtszeiten)
                                            max.grassl
                                            Fragen über die englischen Kolonien in Nordamerika
                                            Julian 1108
                                            Epochen und Literaturströmungen_1
                                            barbara91
                                            PuKW STEP 4 (mögliche Prüfungsfragen/Prüfungsvorbereitung)
                                            frau planlos
                                            Pädagogik Abitur 2016: Piaget
                                            Lena S.
                                            Processo de ordem do consumidor
                                            Paula Raithel
                                            BAS1 Übungsfragen
                                            B G
                                            Vetie - Immuno Wdh 2012
                                            V R
                                            Vetie: Geflügelkrankheiten 2020
                                            Johanna Tr