Suppr超能文献

能够进行代表性变换、有限泛化和联想记忆的选择性网络。

Selective networks capable of representative transformations, limited generalizations, and associative memory.

作者信息

Edelman G M, Reeke G N

出版信息

Proc Natl Acad Sci U S A. 1982 Mar;79(6):2091-5. doi: 10.1073/pnas.79.6.2091.

Abstract

Two parallel sets of selective networks composed of intercommunicating neuron-like elements have been connected to produce a new kind of automaton capable of limited recognition of two-dimensional patterns. Salient features of this automaton are (i) preestablished unchanging connectivity, (ii) preassigned connection strengths that are selectively altered according to experience, (iii) local feature detection in one network with simultaneous global feature correlation in the other, and (iv) reentrant interactions between the two networks to generate a new function, associative memory. No forced learning, explicit semantic rules, or a priori instructions are used.

摘要

由相互连通的类神经元元件组成的两组并行选择网络已连接在一起,以产生一种能够对二维模式进行有限识别的新型自动机。这种自动机的显著特征包括:(i)预先建立的不变连通性;(ii)根据经验选择性改变的预先分配的连接强度;(iii)一个网络中的局部特征检测与另一个网络中的全局特征同时关联;以及(iv)两个网络之间的折返相互作用以产生新功能——联想记忆。未使用强制学习、明确的语义规则或先验指令。

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