دسترسی نامحدود
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید
در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید
برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند
درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب
از ساعت 7 صبح تا 10 شب
دسته بندی: شبکه سازی ویرایش: 1 نویسندگان: John W. Donahoe and Vivian Packard Dorsel (Eds.) سری: Advances in Psychology 121 ISBN (شابک) : 9780444819314 ناشر: North Holland سال نشر: 1997 تعداد صفحات: 601 زبان: English فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) حجم فایل: 36 مگابایت
در صورت تبدیل فایل کتاب Neural-Network Models of Cognition: Biobehavioral Foundations به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.
توجه داشته باشید کتاب مدل های شناختی شبکه عصبی: مبانی زیست رفتاری نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.
این جلد بین المللی تالیف یافته ها، مفاهیم و روش های عمده علوم اعصاب رفتاری را ارائه می دهد که با شبیه سازی آنها از طریق شبکه های عصبی هماهنگ شده است. موضوع اصلی این است که شبیهسازیهای زیسترفتاری محدود، ابزار دقیقی برای کشف مفاهیم فرآیندهای نسبتا ساده برای درک شناخت (رفتار پیچیده) فراهم میکنند. شبکههای عصبی برای علوم اعصاب رفتاری همان عملکردی را دارند که ژنتیک جمعیت برای علم تکاملی انجام میدهند. این جلد به شش بخش تقسیم می شود که هر کدام شامل تحقیقات تجربی و شبیه سازی می شود: (1) توسعه عصبی و الگوریتم های ژنتیک، (2) شکل پذیری سیناپسی (LTP)، (3) سیستم های حسی/هیپوکامپ، (4) سیستم های حرکتی، ( 5) انعطاف پذیری در سیستم های عصبی بزرگ (یادگیری تقویتی)، و (6) تصویربرداری عصبی و زبان. این جلد همچنین شامل یک بخش مرجع یکپارچه و یک فهرست جامع است.
This internationally authored volume presents major findings, concepts, and methods of behavioral neuroscience coordinated with their simulation via neural networks. A central theme is that biobehaviorally constrained simulations provide a rigorous means to explore the implications of relatively simple processes for the understanding of cognition (complex behavior). Neural networks are held to serve the same function for behavioral neuroscience as population genetics for evolutionary science. The volume is divided into six sections, each of which includes both experimental and simulation research: (1) neurodevelopment and genetic algorithms, (2) synaptic plasticity (LTP), (3) sensory/hippocampal systems, (4) motor systems, (5) plasticity in large neural systems (reinforcement learning), and (6) neural imaging and language. The volume also includes an integrated reference section and a comprehensive index.
Content:
Acknowledgments
Page v
List of contents
Pages vii-ix
List of contributors
Pages xi-xiv
Chapter 1 The necessity of neural networks Original Research Article
Pages 1-19
John W. Donahoe
Chapter 2 Progenitor cells of the mammalian forebrain: Their types and distribution Original Research Article
Pages 22-36
Marla B. Luskin
Chapter 3 A statistical framework for presenting developmental neuroanatomy Original Research Article
Pages 37-57
Stephen L. Senft
Chapter 4 Evolving artificial neural networks in pavlovian environments Original Research Article
Pages 58-79
José E. Burgos
Chapter 5 Principles of neurotransmission and implications for network modeling Original Research Article
Pages 82-104
Jerrold S. Meyer
Chapter 6 Cellular mechanisms of long-term potentiation: Late maintenance Original Research Article
Pages 105-128
Uwe Frey
Chapter 7 Temporal information processing: A computational role for paired-pulse facilitation and slow inhibition Original Research Article
Pages 129-139
Dean V. Buonomato, Michael M. Merzenich
Chapter 8 Development and plasticity of neocortical processing architectures Original Research Article
Pages 142-159
Wolf Singer
Chapter 9 Inferotemporal cortex and object recognition Original Research Article
Pages 160-188
Keiji Tanaka
Chapter 10 Sparse coding of faces in a neuronal model: Interpreting cell population response in object recognition Original Research Article
Pages 189-202
Arnold Trehub
Chapter 11 Structure and binding in object perception Original Research Article
Pages 203-219
John E. Hummel
Chapter 12 A neural-network approach to adaptive similarity and stimulus representations in cortico-hippocampal function Original Research Article
Pages 220-241
Mark A. Gluck, Catherine E. Myers
Chapter 13 Motor cortex: Neural and computational studies Original Research Article
Pages 244-262
Apostolos P. Georgopoulos
Chapter 14 Selectionist constraints on neural networks Original Research Article
Pages 263-282
David C. Palmer
Chapter 15 Analysis of reaching for stationary and moving objects in the human infant Original Research Article
Pages 283-301
Neil E. Berthier
Chapter 16 Reinforcement learning of complex behavior through shaping Original Research Article
Pages 302-314
Vijaykumar Gullapalli
Chapter 17 Adaptive dopaminergic neurons report the appetitive value of environmental stimuli Original Research Article
Pages 317-335
Wolfram Schultz
Chapter 18 Selection networks: Simulation of plasticity through reinforcement learning Original Research Article
Pages 336-357
John W. Donahoe
Chapter 19 Reinforcement learning in artificial intelligence Original Research Article
Pages 358-386
Andrew G. Barto, Richard S. Sutton
Chapter 20 The TD model of classical conditioning: Response topography and brain implementation Original Research Article
Pages 387-405
J.W. Moore, J-S Choi
Chapter 21 Biological substrates of predictive mechanisms in learning and action choice Original Research Article
Pages 406-421
P. Read Montague
Chapter 22 The role of training in reinforcement learning Original Research Article
Pages 422-435
Jeffery A. Clouse
Chapter 23 Functional brain imaging and verbal behavior Original Research Article
Pages 438-454
Marcus E. Raichle
Chapter 24 Neural modeling of learning in verbal response-selection tasks Original Research Article
Pages 455-470
Vijaykumar Gullapalli, Jack J. Gelfand
Chapter 25 Serial order: A parallel distributed processing approach Original Research Article
Pages 471-495
Michael I. Jordan
Chapter 26 Connectionist models of arbitrarily applicable relational responding: A possible role for the hippocampal system Original Research Article
Pages 496-521
Dermot Barnes, Peter J. Hampson
Chapter 27 A recurrent-network account of reading, spelling, and dyslexia Original Research Article
Pages 522-538
Guy C. Van Orden, Anna M.T. Bosman, Stephen D. Goldinger, William T. Farrar IV
References
Pages 539-581
Index
Pages 582-586