Interaktiva aktiverings- och tävlingsnätverk
Interaktiva aktiverings- och konkurrensnätverk (IAC) är artificiella neurala nätverk som används för att modellera minne och intuitiva generaliseringar. De består av noder eller artificiella neuroner som är ordnade och aktiverade på sätt som efterliknar beteendet i mänskligt minne.
IAC-modellen används av den parallella distribuerade bearbetningsgruppen (PDP) och är associerad med James L. McClelland och David E. Rumelhart; det beskrivs i detalj i deras bok Explorations in Parallel Distributed Processing: A Handbook of Models, Programs, and Exercises . Denna modell motsäger inte några för närvarande kända biologiska data eller teorier, och dess prestanda är tillräckligt nära mänsklig prestation för att motivera ytterligare undersökning.
externa länkar
- En hyllning till interaktiv aktivering
- Videoöversikt över IAC-nätverk och en beskrivning av hur man bygger dem med gratis programvara.