Effect of recurrent infomax on the information processing capability of input-driven recurrent neural networks.

Tanaka, Takuma; Nakajima, Kohei; Aoyagi, Toshio

Tanaka, Takuma; Nakajima, Kohei; Aoyagi, Toshio.

Afiliação

Tanaka T; Graduate School of Data Science, Shiga University, 1-1-1 Banba, Hikone, Shiga 522-8522, Japan. Electronic address: takuma-tanaka@biwako.shiga-u.ac.jp.
Nakajima K; Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan.
Aoyagi T; Graduate School of Informatics, Kyoto University, Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan.

Neurosci Res ; 156: 225-233, 2020 Jul.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32068068

Assuntos

Memória de Curto Prazo; Redes Neurais de Computação; Cognição

Palavras-chave

Memory; Oscillology; Recurrent infomax; Reservoir computing; Unsupervised learning

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Redes Neurais de Computação / Memória de Curto Prazo Idioma: En Revista: Neurosci Res Assunto da revista: NEUROLOGIA Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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