Reservoir Computing : (Record no. 361548)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 05054nam a22004095i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 361548
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121408.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn nnnaamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 210805s2021 si | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9789811316876
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-981-13-1687-6
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación QA76.87
Número de documento/Ítem 2021 EB
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Reservoir Computing :
Resto del título Theory, Physical Implementations, and Applications
Mención de responsabilidad, etc. edited by Kohei Nakajima, Ingo Fischer
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2021
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Singapore
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publising
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XIX, 458 páginas)
Otras características físicas 161 ilustraciones, 127 ilustraciones a color
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Natural Computing Series
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (SpringerNature-11645)
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Computer Science (R0) (SpringerNature-43710)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Chapter 1: The cerebral cortex: A delay coupled recurrent oscillator network? -- Chapter 2: Cortico-Striatal Origins of Reservoir Computing, Mixed Selectivity and Higher Cognitive Function -- Chapter 3: Reservoirs learn to learn -- Chapter 4: Deep Reservoir Computing -- Chapter 5: On the characteristics and structures of dynamical systems suitable for reservoir computing -- Chapter 6: Reservoir Computing for Forecasting Large Spatiotemporal Dynamical Systems -- Chapter 7: Reservoir Computing in Material Substrates -- Chapter 8: Physical Reservoir Computing in Robotics -- Chapter 9: Reservoir Computing in MEMS -- Chapter 10: Neuromorphic Electronic Systems for Reservoir Computing -- Chapter 11: Reservoir Computing using Autonomous Boolean Networks Realized on Field-Programmable Gate Arrays -- Chapter 12: Programmable Fading Memory in Atomic Switch Systems for Error Checking Applications -- Chapter 13: Reservoir computing leveraging the transient non-linear dynamics of spin-torque nano-oscillators -- Chapter 14: Reservoir computing based on spintronics technology -- Chapter 15: Reservoir computing with dipole-coupled nanomagnets -- Chapter 16: Performance improvement of delay-based photonic reservoir computing -- Chapter 17: Computing with integrated photonic reservoirs -- Chapter 18: Quantum reservoir computing -- Chapter 19: Towards NMR Quantum Reservoir Computing.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. This book is the first comprehensive book about reservoir computing (RC). RC is a powerful and broadly applicable computational framework based on recurrent neural networks. Its advantages lie in small training data set requirements, fast training, inherent memory and high flexibility for various hardware implementations. It originated from computational neuroscience and machine learning but has, in recent years, spread dramatically, and has been introduced into a wide variety of fields, including complex systems science, physics, material science, biological science, quantum machine learning, optical communication systems, and robotics. Reviewing the current state of the art and providing a concise guide to the field, this book introduces readers to its basic concepts, theory, techniques, physical implementations and applications. The book is sub-structured into two major parts: theory and physical implementations. Both parts consist of a compilation of chapters, authored by leading experts in their respective fields. The first part is devoted to theoretical developments of RC, extending the framework from the conventional recurrent neural network context to a more general dynamical systems context. With this broadened perspective, RC is not restricted to the area of machine learning but is being connected to a much wider class of systems. The second part of the book focuses on the utilization of physical dynamical systems as reservoirs, a framework referred to as physical reservoir computing. A variety of physical systems and substrates have already been suggested and used for the implementation of reservoir computing. Among these physical systems which cover a wide range of spatial and temporal scales, are mechanical and optical systems, nanomaterials, spintronics, and quantum many body systems. This book offers a valuable resource for researchers (Ph.D. students and experts alike) and practitioners working in the field of machine learning, artificial intelligence, robotics, neuromorphic computing, complex systems, and physics.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Computer_2021
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 678664
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Redes neuronales artificiales
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Nakajima, Kohei
Término indicativo de función/relación editor literario
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Fischer, Ingo
Término indicativo de función/relación editor literario
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-13-1687-6
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 02/2022
Tipo de materia E-book
Catalogador Sara Morillo
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 21/12/2021 En línea   QA76.87 2021 EB eBook.19122189 22/12/2021 22/12/2021 LIBRO-E NO PRÉSTAMO