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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

On Structures with Emergent Computing Properties. A Connectionist versus Control Engineering Approach

verfasst von : Daniela Danciu, Vladimir Răsvan

Erschienen in: Advances in Computational Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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This paper starts by revisiting some founding, classical ideas for Neural Networks as Artificial Intelligence devices. The basic functionality of these devices is given by stability related properties such as the gradient-like and other collective qualitative behaviors. These properties can be linked to the structural – connectionist – approach. A version of this approach is offered by the hyperstability theory which is presented in brief (its essentials) in the paper. The hyperstability of an isolated Hopfield neuron and the interconnection of these neurons in hyperstable structures are discussed. It is shown that the so-called “triplet” of neurons has good stability properties with a non-symmetric weight matrix. This suggests new approaches in developing of

Artificial Intelligence

devices based on the triplet interconnection of elementary systems (neurons) in order to obtain new useful emergent collective computational properties.

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Metadaten
Titel
On Structures with Emergent Computing Properties. A Connectionist versus Control Engineering Approach
verfasst von
Daniela Danciu
Vladimir Răsvan
Copyright-Jahr
2015
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-19258-1_35