Desynchronizing a Chaotic Pattern Recognition Neural Network to Model Inaccurate Perception
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The usual goal of modeling natural and artificial perception involves determining how a system can extract the object that it perceives from an image that is noisy. The "inverse" of this problem is one of modeling how even a clear image can be perceived to be blurred in certain contexts. To our knowledge, there is no solution to this in the literature other than for an oversimplified model in which the true image is garbled with noise by the perceiver himself. In this paper, we propose a chaotic model of pattern recognition (PR) for the theory of "blurring." This paper, which is an extension to a companion paper demonstrates how one can model blurring from the view point of a chaotic PR system. Unlike the companion paper in which a chaotic PR system extracts the pattern from the input, in this case, we show that even without the inclusion of additional noise, perception of an object can be "blurred" if the dynamics of the chaotic system are modified. We thus propose a formal model and present an analysis using the Lyapunov exponents and the Routh-Hurwitz criterion. We also demonstrate experimentally the validity of our model by using a numeral data set. A byproduct of this model is the theoretical possibility of desynchronization of the periodic behavior of the brain (as a chaotic system), rendering us the possibility of predicting, controlling, and annulling epileptic behavior.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle