We operationalize learning scenarios by employing complex rule-governed chaotic trajectories as the sensory input.
-
-
এই থ্রেডটি দেখান
-
Our simple dynamical model successfully learns underlying structures (i.e., dynamical properties of chaotic attractors) from raw materials (i.e., exemplary trajectories on these attractors).
এই থ্রেডটি দেখান -
We show that this dynamical system can create new streams of data with the learned structure, infer missing data, and both learn and operate different tasks by visiting different attractors in the system's representational space.
এই থ্রেডটি দেখান -
We complement these numerical instantiations of the theory with analytic explanations for the underlying mechanisms.
এই থ্রেডটি দেখান
কথা-বার্তা শেষ
নতুন কথা-বার্তা -
লোড হতে বেশ কিছুক্ষণ সময় নিচ্ছে।
টুইটার তার ক্ষমতার বাইরে চলে গেছে বা কোনো সাময়িক সমস্যার সম্মুখীন হয়েছে আবার চেষ্টা করুন বা আরও তথ্যের জন্য টুইটারের স্থিতি দেখুন।