Liquid State Machine (LSM)

Descrição

Mapa Mental sobre Liquid State Machine (LSM), criado por Raul Trinidad em 21-09-2017.
Raul Trinidad
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Raul Trinidad
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Resumo de Recurso

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.

                                            Semelhante

                                            Deep Convolutional Neural Network (CNN o DCN)
                                            Adrián Galindo
                                            Autoencoders
                                            Jesús Aguilar
                                            Como Transformar Mapas Mentais em Suporte
                                            Alessandra S.
                                            Biologia e Geologia - Biologia 11ºano, parte III - Ensino Secundário Português
                                            Heres Oliveira
                                            Administração Geral e Pública - Receita Federal - Auditor Fiscal
                                            Alessandra S.
                                            Como estudar com eficiência
                                            Alessandra S.
                                            DOENÇA MENTAL E TRATAMENTO -Texto 16
                                            eleuterapara
                                            Oscilações, ondas, óptica e radiação
                                            Sem Parar
                                            Mapas Mentais em Sala de Aula
                                            GoConqr suporte .
                                            Teoria do Crime
                                            Marianna Martins
                                            Dúvidas frequentes da Língua Portuguesa
                                            John Lennon Santos Valença