机译:贝叶斯模型,用于新皮质中的规范电路,用于符号表示的并行和增量学习
York University, 4700 Keele St. Toronto, ON Canada, M3J 1P3;
York University, 4700 Keele St. Toronto, ON Canada, M3J 1P3;
Neocortical canonical circuits; Bayesian brain; Symbolic abstraction; Incremental Metropolis-Hastings; Data stream learning;
机译:一种并行鲁棒的对象跟踪方法,可综合自适应贝叶斯学习和改进的增量子空间学习
机译:一种平行和强大的对象跟踪方法,综合自适应贝叶斯学习和改进增量子空间学习
机译:利用部分已知的结构和平行计算改善了贝叶斯网络的基于人口的增量学习
机译:共同学习贝叶斯模型融合:使用侧面信息的模拟和混合信号电路高效建模
机译:将神经系统理解为信息处理机器:抑制新皮层的密集,非特定,规范的微电路体系结构和用于角速度计算的神经电路。
机译:是量级表示的定义特征? ERp研究学习数值幅度和人工符号的空间秩序
机译:将神经系统理解为信息处理机器:抑制新皮层的密集,非特异性,规范的微电路结构。 。 。
机译:听觉新皮质学习诱导的感受野可塑性模型。