Similarity-Based Heterogeneous Neurons in the Context of General Observational Models

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Auteur	Rechercher : Valdés, Julio
Format	Texte, Article
Conférence	Neural Network World, November 2002.
Sujet	general relational structures; heterogeneous data; similarity functions; structures relationnelles générales; données hétérogènes; fonctions de similarité; modèles de neurones hétérogènes
Résumé	Ce document présente un cadre pour le traitement d'information hétérogène à partir de la construction de domaines d'observation généraux, et de calculs de fonctions de similarité convenables pour l'extraction de données dans des domaines qui peuvent être décrits par les modèles d'observation correspondants. Ces calculs sont intuitifs, simples et assez généraux pour des tâches de classification et de reconnaissance des formes. Dans ces calculs, les fonctions sont représentées par un genre particulier de modèles de neurones et leur comportement est illustré par des exemples tirés de domaines du monde réel, qui montrent leurs capacités de traitement d'informations hétérogènes, incomplètes et floues.
Date de publication	2002
Langue	anglais
Numéro du CNRC	NRCC 45822
Numéro NPARC	5763862
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Identificateur de l’enregistrement	423d2851-694a-46b6-884b-24087efe21b2
Enregistrement créé	2009-03-29
Enregistrement modifié	2020-03-30

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Par :

Conseil national de recherches Canada

Date de modification :: 2026-04-11