MARC details
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
06000cam a2200445M 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
95965 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20230102112731.0 |
| 006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
m o d |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr |n||||||||| |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
170509s2017 sz ob 000 0 eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
3319553100 |
| Información calificativa |
(electronic bk.) |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783319553108 |
| Información calificativa |
(electronic bk.) |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| ISBN cancelado o inválido |
3319553089 |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| ISBN cancelado o inválido |
9783319553085 |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
YDX |
| Centro/agencia transcriptor |
YDX |
| Centro/agencia modificador |
N$T |
| -- |
EBLCP |
| -- |
GW5XE |
| -- |
N$T |
| -- |
OCLCF |
| -- |
UAB |
| -- |
AZU |
| -- |
ESU |
| -- |
IOG |
| -- |
COO |
| -- |
VT2 |
| -- |
U3W |
| -- |
ES-MaUEC |
| Lengua de catalogación |
spa |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
QP357.5 |
| Número de documento/Ítem |
N487 2017 EB |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Neuromorphic cognitive systems : |
| Resto del título |
a learning and memory centered approach |
| Mención de responsabilidad, etc. |
Qiang Yu, Huajin Tang, Jun Hu, Kay Tan Chen. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2017. |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
Texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL |
|---|
| Tipo de archivo |
text file |
| Formato de codificación |
PDF |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Intelligent systems reference library |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
1868-4394 |
| Designación de volumen o secuencia |
volume 126 |
| 500 ## - NOTA GENERAL |
|---|
| Nota general |
SpringerLink |
| 504 ## - NOTA DE BIBLIOGRAFÍA, ETC. |
|---|
| Nota de bibliografía, etc. |
Incluye referencias bibliográficas |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
Preface; Contents; Acronyms; 1 Introduction; 1.1 Background; 1.2 Spiking Neurons; 1.2.1 Biological Background; 1.2.2 Generations of Neuron Models; 1.2.3 Spiking Neuron Models; 1.3 Neural Codes; 1.3.1 Rate Code; 1.3.2 Temporal Code; 1.3.3 Temporal Code Versus Rate Code; 1.4 Cognitive Learning and Memory in the Brain; 1.4.1 Temporal Learning; 1.4.2 Cognitive Memory in the Brain; 1.5 Objectives and Contributions; 1.6 Outline of the Book; References; 2 Rapid Feedforward Computation by Temporal Encoding and Learning with Spiking Neurons; 2.1 Introduction; 2.2 The Spiking Neural Network |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
2.3 Single-Spike Temporal Coding2.4 Temporal Learning Rule; 2.4.1 The Tempotron Rule; 2.4.2 The ReSuMe Rule; 2.4.3 The Tempotron-Like ReSuMe Rule; 2.5 Simulation Results; 2.5.1 The Data Set and the Classification Problem; 2.5.2 Encoding Images; 2.5.3 Choosing Among Temporal Learning Rules; 2.5.4 The Properties of Tempotron Rule; 2.5.5 Recognition Performance; 2.6 Discussion; 2.6.1 Encoding Benefits from Biology; 2.6.2 Types of Synapses; 2.6.3 Schemes of Readout; 2.6.4 Extension of the Network for Robust Sound Recognition; 2.7 Conclusion; References |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
3 A Spike-Timing Based Integrated Model for Pattern Recognition3.1 Introduction; 3.2 The Integrated Model; 3.2.1 Neuron Model and General Structure; 3.2.2 Latency-Phase Encoding; 3.2.3 Supervised Spike-Timing Based Learning; 3.3 Numerical Simulations; 3.3.1 Network Architecture and Encoding of Grayscale Images; 3.3.2 Learning Performance; 3.3.3 Generalization Capability; 3.3.4 Parameters Evaluation; 3.3.5 Capacity of the Integrated System; 3.4 Related Works; 3.5 Conclusions; References; 4 Precise-Spike-Driven Synaptic Plasticity for Hetero Association of Spatiotemporal Spike Patterns |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
|---|
| Nota de contenido con formato |
4.1 Introduction4.2 Methods; 4.2.1 Spiking Neuron Model; 4.2.2 PSD Learning Rule; 4.3 Results; 4.3.1 Association of Single-Spike and Multi-spike Patterns; 4.3.2 Generality to Different Neuron Models; 4.3.3 Robustness to Noise; 4.3.4 Learning Capacity; 4.3.5 Effects of Learning Parameters; 4.3.6 Classification of Spatiotemporal Patterns; 4.4 Discussion and Conclusion; References; 5 A Spiking Neural Network System for Robust Sequence Recognition; 5.1 Introduction; 5.2 The Integrated Network for Sequence Recognition; 5.2.1 Rationale of the Whole System; 5.2.2 Neural Encoding Method |
| 505 8# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
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| Nota de contenido con formato |
5.2.3 Item Recognition with the PSD Rule5.2.4 The Spike Sequence Decoding Method; 5.3 Experimental Results; 5.3.1 Learning Performance Analysis of the PSD Rule; 5.3.2 Item Recognition; 5.3.3 Spike Sequence Decoding; 5.3.4 Sequence Recognition System; 5.4 Discussions; 5.4.1 Temporal Learning Rules and Spiking Neurons; 5.4.2 Spike Sequence Decoding Network; 5.4.3 Potential Applications in Authentication; 5.5 Conclusion; References; 6 Temporal Learning in Multilayer Spiking Neural Networks Through Construction of Causal Connections; 6.1 Introduction; 6.2 Multilayer Learning Rules |
| 520 3# - SUMARIO, ETC. |
|---|
| Sumario, etc. |
This book presents neuromorphic cognitive systems from a learning and memory-centered perspective. It illustrates how to build a system network of neurons to perform spike-based information processing, computing, and high-level cognitive tasks. It is beneficial to a wide spectrum of readers, including undergraduate and postgraduate students and researchers who are interested in neuromorphic computing and neuromorphic engineering, as well as engineers and professionals in industry who are involved in the design and applications of neuromorphic cognitive systems, neuromorphic sensors and processors, and cognitive robotics. The book formulates a systematic framework, from the basic mathematical and computational methods in spike-based neural encoding, learning in both single and multi-layered networks, to a near cognitive level composed of memory and cognition. Since the mechanisms for integrating spiking neurons integrate to formulate cognitive functions as in the brain are little understood, studies of neuromorphic cognitive systems are urgently needed. The topics covered in this book range from the neuronal level to the system level. In the neuronal level, synaptic adaptation plays an important role in learning patterns. In order to perform higher-level cognitive functions such as recognition and memory, spiking neurons with learning abilities are consistently integrated, building a system with encoding, learning and memory functionalities. The book describes these aspects in detail. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
EBOOK, asignarmaterias, EBSPRINGER_2017D |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
|---|
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Neurociencia computacional |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| Número de control del registro de autoridad o número normalizado |
(OCoLC)fst00872004 |
| -- |
|
| 9 (RLIN) |
481390 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Yu, Qiang. |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=http://link.springer.com/10.1007/978-3-319-55310-8 |
| 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 |
02/2018 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
|
| Catalogado |
Sí |