Computational Models of Learning in Simple Neural Systems (Advances in Research and Theory)
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Beschreibung
"Computational Models of Learning in Simple Neural Systems" von Robert D. Hawkins ist ein wissenschaftliches Werk, das sich mit den theoretischen und rechnerischen Aspekten des Lernens in einfachen neuronalen Systemen beschäftigt. Das Buch untersucht, wie grundlegende Lernprozesse in einfach strukturierten Nervensystemen modelliert werden können, um ein besseres Verständnis der Mechanismen zu erlangen, die dem Lernen zugrunde liegen. Hawkins diskutiert verschiedene Modelle und Theorien, die erklären, wie Neuronen Informationen verarbeiten und speichern. Dabei werden sowohl biologische als auch künstliche neuronale Netzwerke betrachtet. Das Buch legt einen besonderen Fokus auf die Untersuchung einfacher Organismen, deren neuronale Systeme weniger komplex sind als die des Menschen, was es ermöglicht, grundlegende Prinzipien des Lernens isoliert zu betrachten. Durch eine Kombination aus theoretischer Analyse und empirischen Studien bietet das Buch Einblicke in die Funktionsweise von Lernprozessen auf einer fundamentalen Ebene. Es richtet sich an Forscher und Studenten der Neurowissenschaften sowie an alle, die an der Schnittstelle von Kognitionswissenschaft und künstlicher Intelligenz interessiert sind.
Produktdetails
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Über den Autor
- Taschenbuch
- 352 Seiten
- Erschienen 1991
- Westview Press
- paperback
- 288 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- Kartoniert
- 604 Seiten
- Erschienen 2011
- Cambridge University Press
- Gebunden
- 199 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer
- Gebunden
- 382 Seiten
- Erschienen 2007
- Birkhäuser
- Gebunden
- 652 Seiten
- Erschienen 2013
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- paperback
- 410 Seiten
- Erschienen 2018
- Independently published
- Kartoniert
- 432 Seiten
- Erschienen 2008
- Taylor & Francis Ltd



