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维塔利·费尔德曼;莱斯利·瓦利安特（Leslie G.Valiant）。

获得高容量的经验诱导神经电路。 （英语） Zbl 1171.92004号

神经计算。 21，第10期，2715-2754（2009）.
小结：在一生中，大脑皮层会执行大量不同的认知行为，主要取决于经验。以前，即使在原则上，也不知道如何将这种能力与皮层上已知的资源限制相协调，例如低连接性和低平均突触强度。我们描述了神经电路和相关算法，它们尊重大脑最基本的资源约束，支持在自然输入下执行大量认知动作。我们的电路同时支持四种基本任务，每种任务都需要一些电路修改：分层记忆形成、成对关联、监督记忆和阈值函数的归纳学习。
我们电路的容量是通过实验来确定的，在这些实验中，数千个这样的动作的序列被计算机模拟，所创建的电路被测试其后续效能。我们的基本理论显然是唯一一个在生物学上似乎合理的大脑皮层学习和记忆系统级理论，对此进行了这样的论证，我们认为，没有这样的论证大脑中信息处理的一般理论是不可行的。

引用于2文件

MSC公司：

92C20美元 神经生物学
68岁20岁 模拟（MSC2010）

关键词：

归纳学习协会
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\textit{V.Feldman}和\textit{L.G.Valiant}，神经计算。21，第10号，2715--2754（2009；Zbl 1171.92004）
全文： 内政部 链接

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