Key points are not available for this paper at this time.
في هذه الورقة، نقدم شبكة جديدة لفصل مزيجات المدخلات التي تم تعلمها مسبقًا. إحدى القدرات المهمة للشبكة هي أنها تقسم مكونات كل كائن مدخل تساهم بشكل كبير في تصنيفه. تتكون الشبكة من وحدات السعة-الطور التي يمكنها تزامن دينامياتها، بحيث يتم تحديد الفصل من خلال سعة الوحدات في طبقة الإخراج، وتقسيمها من خلال التشابه الطوري بين وحدات طبقة المدخلات وطبقة الإخراج. التعلم غير خاضع للإشراف ويعتمد على تحديث هبي، والهيكل بسيط للغاية. علاوة على ذلك، يمكن تحقيق تقسيم فعال حتى عندما يكون هناك تداخل كبير بين المدخلات. يتم اشتقاق ديناميات الشبكة من دالة موضوعية تكافئ الترميز النادر في متغيرات السعة-الطور العامة. نحن نargue أن هذه الدالة الموضوعية يمكن أن توفر تفسيرًا رسميًا ممكنًا لمشكلة الربط وأن تنفيذ هيكل الشبكة ودينامياتها يعتبر موثوقًا بيولوجيًا.
راؤو وآخرون (الثلاثاء) درسوا هذا السؤال.