viernes, 18 de noviembre de 2016
jueves, 17 de noviembre de 2016
miércoles, 16 de noviembre de 2016
martes, 15 de noviembre de 2016
lunes, 14 de noviembre de 2016
Papers (PDF)
- Ising models and neural networksH.G. Schaap
- Self-correcting quantummemories in 3 dimensions or(slightly) lessCourtney BrellLeibniz Universität Hannover
- Dynamical Ising models foranalysis of neural data
- Memory Effects in Spin Glasses
- Simulating spin models on GPULecture 2: Local updates for Ising and Heisenbergmodels
- Regular Lattice and Small-World Spin ModelSimulations using CUDA and GPUs
- Efficient and optimal binary Hopfield associativememory storage using minimum probability flow
- SIMULATION OF ISING SPIN MODELUSING CUDA
- Swendsen-Wang Multi-Cluster Algorithmfor the 2D/3D Ising Model onXeon Phi and GPU
- The Hopfield Model
- GPU accelerated Monte Carlo simulations of lattice spin models
- Neural Computation and Memory
- 3D Lattice Monte Carlo Simulations on FPGAs
- SPIN GLASS THEORY
- Spin Glasses: Still ComplexAfter All These Years?
- Introduction to Mean-Field Theory of SpinGlass Models
- The Replica Approach: Spin and StructuralGlasses
- Hopfield networks
- Recalling of Images using Hopfield Neural NetworkModel
- The Hopfield Model
- HOPFIELD MODEL OF NEURAL NETWORK
- Hopfield Networks
- The Hopfield Neural Network Model
- Hopfield Network
- The relation between quantum mechanics and higher brainfunctions: Lessons from quantum computation andneurobiology
- El pensamiento cuántico. Una propuesta teórica
- La física cuánticaen el pensamiento, la accióny el sistema neuronal
- La neurología cuántica podría explicar losmecanismos de la conciencia
- Primer mapa del cerebro humano
- Cerebro, un universoen 1.300 gramos
- CEREBRO Y MEMORIA
- Historia de las Imagines Cerebrales
- Keep in mind!
- Deep Learning TutorialRelease 0.1
- Deep learning
- Deep Learning
- A Tutorial on Deep LearningPart 1: Nonlinear Classifiers and The Backpropagation Algorithm
- Deep LearningTutorial
- The Mathematics of Deep Learning
- ¿QUÉ ES LA EPISTEMOLOGÍA EVOLUCIONISTA?
- Epistemología Evolutiva y Organización Biosemiotica
- Epistemología Evolucionista
- LA EPISTEMOLOGÍA EVOLUCIONISTA BAJO LA CONCEPCIÓNDE LA TEORÍA NEUTRAL DE LA EVOLUCIÓN
- KARL R. POPPER Y LA EPISTEMOLOGIA EVOLUCIONISTA*
- LA ROBÓTICA EVOLUTIVA COMOEPISTEMOLOGÍA EXPERIMENTAL NATURALIZADA
- El Perceptron
- Perceptron Learning
- Perceptron Redes Neuronales Artificiales
- El Perceptrón Simple
- Tema 8. Redes Neuronales
- The Simple Perceptron
- Perceptron Learning Rule
- THE PERCEPTRON: A PROBABILISTIC MODEL FORINFORMATION STORAGE AND ORGANIZATIONIN THE BRAIN1
- Topology Preserving Neural Networks that Achieve a PrescribedFeature Map Probability Density Distribution
- Topology-Preserving Mappingsfor Data Visualisation
- Self Organizing Maps: Fundamentals
- Topology Preservation in Self-Organizing Feature Maps: General Definition and Efficient Measurement
- Kohonen Networks
- A Logical Topology of Neural Networks
- Topological Correlation
- Topologic Representing Networks
- TOPOLOGY PRESERVING MAP
- A Growing Neural Gas Network LearnsTopologies
- What, if anything, are topological maps for?
- WHAT CAN TOPOLOGY TELL US ABOUT THENEURAL CODE?
- Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps
- Learning metric-topological maps for indoormobile robot navigation
Volver a Principal Página / Volver a la Página Media / 首页 / Заглавная страница / मुखपृष्ठ / Hauptseite / Accueil / Pagina principale / Recepção / Strona główna / الصفحةالرئيسية / メ イ ン ペ ー ジ / 대문 / หน้า หลัก / Huvudsida / Κύρια πύλη / Etusivu / Hier / עמודראשי
viernes, 11 de noviembre de 2016
Suscribirse a:
Entradas (Atom)
.JPG)
