METHODS AND SYSTEMS FOR ARTIFICIAL COGNITION

Methods, systems and apparatus that provide for perceptual, cognitive, and motor behaviors in an integrated system implemented using neural architectures. Components of the system communicate using artificial neurons that implement neural networks. The connections between these networks form represe...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: STEWART, TERRENCE CHARLES, BEKOLAY, TREVOR WILLIAM, RASMUSSEN, DANIEL HAIDEN, ELIASMITH, CHRISTOPHER DAVID, CRNCICH-DEWOLF, TRAVIS, CHOO, FENG-XUAN, TANG, YICHUAN
Format: Patent
Sprache:eng ; fre
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Beschreibung
Zusammenfassung:Methods, systems and apparatus that provide for perceptual, cognitive, and motor behaviors in an integrated system implemented using neural architectures. Components of the system communicate using artificial neurons that implement neural networks. The connections between these networks form representations - referred to as semantic pointers - which model the various firing patterns of biological neural network connections. Semantic pointers can be thought of as elements of a neural vector space, and can implement a form of abstraction level filtering or compression, in which high-dimensional structures can be abstracted one or more times thereby reducing the number of dimensions needed to represent a particular structure. Des systèmes, des méthodes et des appareils permettent des comportements perceptuels, cognitifs et moteurs dans un système intégré mis en uvre à laide darchitectures neuronales. Les éléments du système communiquent à laide de neurones artificiels qui mettent en place des réseaux neuronaux. Les connexions entre ces réseaux forment des représentations, désignées comme des pointeurs sémantiques, qui façonnent les divers modes de recrutement des connexions de réseau neuronal biologique. Les pointeurs sémantiques peuvent être considérés comme des éléments dun espace vectoriel neuronal et peuvent mettre en application une forme de filtration ou de compression dun niveau dabstraction, qui permet labstraction de structures dimensionnelles de haut niveau au moins une fois, réduisant ainsi le nombre de dimensions nécessaires pour représenter une structure en particulier.