Towards Neuromorphic Machine Intelligence : Spike-Based Representation, Learning, and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Elsevier Inc Jun 2024, 2024
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei AbeBooks seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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Neuware - Towards Neuromorphic Machine Intelligence: Spike-Based Representation, Learning, and Applications provides readers with in-depth understanding of Spiking Neural Networks (SNNs), which is a burgeoning research branch of Artificial Neural Networks (ANNs), AI, and Machine Learning that sits at the heart of the integration between Computer Science and Neural Engineering. In recent years, neural networks have re-emerged in relation to AI, representing a well-grounded paradigm rooted in disciplines from physics and psychology to information science and engineering.This book represents one of the established cross-over areas where neurophysiology, cognition, and neural engineering coincide with the development of new Machine Learning and AI paradigms. There are many excellent theoretical achievements in neuron models, learning algorithms, network architecture, and so on. But these achievements are numerous and scattered, with a lack of straightforward systematic integration, making it difficult for researchers to assimilate and apply. As the third generation of Artificial Neural Networks (ANNs), Spiking Neural Networks (SNNs) simulate the neuron dynamics and information transmission in a biological neural system in more detail, which is a cross-product of computer science and neuroscience. The primary target audience of this book is divided into two categories: artificial intelligence researchers who know nothing about SNNs, and researchers who know a lot about SNNs. The former needs to acquire fundamental knowledge of SNNs, but the challenge is that much of the existing literature on SNNs only slightly mentions the basic knowledge of SNNs, or is too superficial, and this book gives a systematic explanation from scratch. The latter needs learning about some novel research achievements in the field of SNNs, and this book introduces the latest research results on different aspects of SNNs and provides detailed simulation processes to facilitate readers' replication. In addition, the book introduces neuromorphic hardware architecture as a further extension of the SNN system.The book starts with the birth and development of SNNs, and then introduces the main research hotspots, including spiking neuron models, learning algorithms, network architectures, and neuromorphic hardware. Therefore, the book provides readers with easy access to both the foundational concepts and recent research findings in SNNs.…
Bestandsnummer des Verkäufers 9780443328206
- Titel
- Towards Neuromorphic Machine Intelligence : Spike-Based Representation, Learning, and Applications
- Autor
- Hong Qu
- Verlag
- Elsevier Inc Jun 2024
- Erscheinungsjahr
- 2024
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 044332820X
- ISBN-13
- 9780443328206
- Artikelgewicht
- 391 Gramm
- Abmessungen
- 235x191x12 mm
This book represents one of the established cross-over areas where neurophysiology, cognition, and neural engineering coincide with the development of new Machine Learning and AI paradigms. There are many excellent theoretical achievements in neuron models, learning algorithms, network architecture, and so on. But these achievements are numerous and scattered, with a lack of straightforward systematic integration, making it difficult for researchers to assimilate and apply. As the third generation of Artificial Neural Networks (ANNs), Spiking Neural Networks (SNNs) simulate the neuron dynamics and information transmission in a biological neural system in more detail, which is a cross-product of computer science and neuroscience. The primary target audience of this book is divided into two categories: artificial intelligence researchers who know nothing about SNNs, and researchers who know a lot about SNNs. The former needs to acquire fundamental knowledge of SNNs, but the challenge is that much of the existing literature on SNNs only slightly mentions the basic knowledge of SNNs, or is too superficial, and this book gives a systematic explanation from scratch. The latter needs learning about some novel research achievements in the field of SNNs, and this book introduces the latest research results on different aspects of SNNs and provides detailed simulation processes to facilitate readers' replication. In addition, the book introduces neuromorphic hardware architecture as a further extension of the SNN system.
The book starts with the birth and development of SNNs, and then introduces the main research hotspots, including spiking neuron models, learning algorithms, network architectures, and neuromorphic hardware. Therefore, the book provides readers with easy access to both the foundational concepts and recent research findings in SNNs.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Dr. Hong Qu received the Ph.D. degree in computer science from the University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, in 2006. From 2007 to 2008, he was a Post-Doctoral Fellow with the Advanced Robotics and Intelligent Systems Laboratory, School of Engineering, University of Guelph, Guelph, ON, Canada. From 2014 to 2015, he was a Visiting Scholar with the Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam, Germany, and the Humboldt University of Berlin, Berlin, Germany. He is currently a Professor with the Computational Intelligence Laboratory, School of Computer Science and Engineering, University of Electronic Science and Technology of China. His current research interests include neural networks, machine learning, and big data.
Dr. Xiaoling Luo received the Ph.D. degree in computer science from the University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China, in 2023. She is currently a lecturer at School of Computer Science and Engineering, Sichuan University of Science & Engineering. Her current research interests include machine learning and spiking neural networks.
Dr. Zhang Yi received the Ph.D. degree in mathematics from the Institute of Mathematics, Chinese Academy of Science, Beijing, China, in 1994. He is currently a Professor with the Machine Intelligence Laboratory, College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu, China. He has coauthored several book. His current research interests include neural networks and big data. Prof. Yi was an Associate Editor of the IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS and the IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS in 2014.
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§ 4 Gewährleistung
(1) Es bestehen die gesetzlichen Mängelhaftungsrechte.
(2) Bei gebrauchten Sachen beträgt die Gewährleistungsfrist abweichend von der gesetzlichen Regelung ein Jahr ab Ablieferung der Sache. Die Fristverkürzung gilt nicht:
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§ 5 Rechtswahl, Erfüllungsort, Gerichtsstand
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- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
- Vertragssprache, Vertragstextspeicherung
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- Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
- Preise und Zahlungsmodalitäten
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5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind über eine entsprechend bezeichnete Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zusätzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.
5.3. Erfolgt die Lieferung in Länder außerhalb der Europäischen Union können von uns nicht zu vertretende weitere Kosten anfallen, wie z.B. Zölle, Steuern oder Geldübermittlungsgebühren (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute), die von Ihnen zu tragen sind. Entstandene Kosten der Geldübermittlung sind von Ihnen auch in den Fällen zu tragen, in denen die Lieferung in einen EU-Mitgliedsstaat erfolgt, die Zahlung aber außerhalb der Europäischen Union veranlasst wurde.
5.4. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.5. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
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Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 07.12.2017
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
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letzte Aktualisierung: 25.04.2018