• Main Navigation
  • Main Content
  • Sidebar

Электронные библиотеки

  • Главная
  • О нас
    • О журнале
    • Цели и задачи
    • Тематика
    • Главный редактор
    • Редакция
    • Отправка материалов
    • Заявление об открытом доступе
    • Заявление о конфиденциальности
    • Контакты
  • Текущий выпуск
  • Архивы
  • Регистрация
  • Вход
  • Поиск
Издается с 1998 года
ISSN 1562-5419
16+
Language
  • Русский
  • English

Найти

Расширенные фильтры

Результаты поиска

Низкоуровневая реализация модели норадреналиновой подсистемы нейронной импульсной сети

Владислав Пищулин, Максим Олегович Таланов
216-237
Аннотация: Нор-адреналиновая подсистема играет важную роль в эмоциональной оценке и обратной связи так же, как и в принятии решений. Мы представляем программную систему для автоматической генерации кода на языке PyNEST, основываясь на высокоуровневом описании нейронных подсистем.
Ключевые слова: NEST, NeuCogAR, куб Лёвхейма, норадреналин.

Низкоуровневая реализация модели норадреналиновой подсистемы нейронной импульсной сети

Юлия Сергеевна Сафандеева, Максим Олегович Таланов
251-286
Аннотация: На основе модели «Куба эмоций» Лёвхейма [1] и нейронных сетей предложено воспроизвести базовые эмоциональные состояния, описанные Сильвеном Томкинсом [2]. Рассмотрено влияние на параметры вычислительной системы нейромодулятора норадреналина с учетом его роли и функции в головном мозге. Описаны реализация низкоуровневой модели норадреналиновой подсистемы и её моделирование во фреймворке «Nest Initiative».
Ключевые слова: NEST, NeuCogAR, куб Лёвхейма, норадреналин.
1 - 2 из 2 результатов
Информация
  • Для читателей
  • Для авторов
  • Для библиотек
Отправить материал
Текущий выпуск
  • Логотип Atom
  • Логотип RSS2
  • Логотип RSS1

Электронные библиотеки

ISSN 1562-5419

Информация

  • О журнале
  • Цели и задачи
  • Тематика
  • Руководство для авторов
  • Отправка материалов
  • Заявление о конфиденциальности
  • Контакты
  • eLIBRARY.RU
  • dblp computer science bibliography

Отправить статью

Авторам нужно зарегистрироваться в журнале перед отправкой материалов, или, если вы уже зарегистрированы, можно просто войти со своей учетной записью и начать процесс отправки, состоящий из пяти шагов.

Отправить материал
Больше информации об этой издательской системе, платформе и рабочем процессе от OJS/PKP.

© 2015-2025 Казанский (Приволжский) федеральный университет; Институт развития информационного общества