• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Turing´s analysis of computation and artificial neural network

OLIVEIRA JUNIOR, Wilson Rosa de January 2004 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5203_1.pdf: 2427628 bytes, checksum: b7e101175fb8c6dac688a04de83a3303 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Inspirado por uma sugestão de McCulloch e Pitts em seu trabalho pioneiro, uma simulação de Máquinas de Turing (MT) por Redes Neurais Artifiais (RNAs) apresentada. Diferente dos trabalhos anteriores, tal simulação está de acordo com a interpretação correta da análise de Turing sobre computação; é compatvel com as abordagens correntes para análise da cognição como um processo interativo agente-ambiente; e é fisicamente realizável uma vez que não se usa pesos nas conexãos com precisão ilimitada. Uma descrição completa de uma implementação de uma MT universal em uma RNA recorrente do tipo sigmóide é dada. A fita, um recurso infinito, é deixada fora da codificação como uma caracterstica externa não-intrínsica. A rede resultante é chamada de Máquina de Turing Neural. O modelo clássico de computação Máquina de Turing = Fita + Autômato de Estados Finito (AEF) é trocado pelo modelo de computação neural Máquina de Turing Neural (MTN) = Fita + Rede Neural Artifial (RNA) Argumentos para plausabilidade física e cognitiva desta abordagem são fornecidos e as consequências matemáticas são investigadas. E bastante conhecido na comunidade de neurocomputação teórica, que um AEF arbitrário não pode ser implementado em uma RNA quando ruído ou limite de precisão é considerado: sob estas condições, sistemas analógicos em geral, e RNA em particular, são computacionalmente equivalentes aos Autômatos Definidos uma classe muita restrita de AEF. Entre as principais contribuições da abordagem proposta é a definição de um novo modelo de máquina, Máquina de Turing Definida(MTD), que surge quando ruído é levado em consideração. Este resultado reflete na segunda equação descrita acima se tornando MTN com ruíıdo (MTN) = Fita + RNA com ruído(RNA) com a equação correspondente Máquina de Turing Definida = Fita + Autômatos Finitos Definidos (AFD) A investigação de capacidades computacionais das Máquinas de Turing Definida é uma outra contribuição importante da Tese. É provado que elas computam a classe das funções elementares (Brainerd & Landweber, 1974) da Teoria da Recursão

Page generated in 0.0741 seconds