Pattern Learning(패턴 학습)란 무엇입니까?
Pattern Learning 패턴 학습 - We experimentally show that this mechanism increases the robustness of the system thus optimizing the multi-pattern learning under spike-timing-dependent plasticity (STDP). [1] Pattern learning and self-automated strategies 3. [2] In a second experiment, we continued to explore if Restle's model accurately accounted for rats' pattern learning using more complex patterns. [3] Later, the proposed model is incorporated in the hmax model designed by Poggio inspired by Hubel and Wiesel’s functional architecture of the striate cortex that produces some significant results in terms of pattern learning and object recognition. [4] Finally, we review effects of variability in the domains of speech-sound category and pattern learning; word-form recognition and word learning; and accent processing. [5] 78% in memory learning and the capability of pattern learning. [6] The generative adversarial network (GANs) is a recent state-of-the-art deep learning method, which has capabilities of pattern learning and generation, and is widely used in the domain of image generation. [7] In this study, we automate the production of good-quality jazz melodies through genetic algorithm and pattern learning by preserving the musically important properties. [8] Four operations (conditional storage, data processing, similarity calculation and pattern learning) are designed, each of which corresponds to multiple objects. [9] Observed RT provided evidence of pattern learning and pupillometry revealed parametric changes in cognitive activity with stimulus probability. [10] In this paper, an image generation method based on generative adversarial network is introduced to do pattern learning for samples of minority class in the dataset, so as to realize the expansion of data for minority class. [11] Based on the attributes, Support Vector Machine (SVM) classifier is used for pattern learning and classification. [12] There are three key insights behind the design of our model: i) households consume energy with regular temporal patterns, which can be well captured by filters learned in CNNs; ii) tree structure isolates the pattern learning of each appliance that helps avoid magnitude variance problem, while preserves relationship among appliances; iii) tree structure enables the separation of known appliance from unknown ones, which de-noises the input time series for better appliance-level reconstruction. [13] Through two experiments, we investigated college students’ pattern learning as they were exposed to emotionally-valenced pictures. [14]우리는 이 메커니즘이 시스템의 견고성을 증가시켜 스파이크 타이밍 종속 가소성(STDP)에서 다중 패턴 학습을 최적화한다는 것을 실험적으로 보여줍니다. [1] 패턴 학습 및 자가 자동화 전략 삼. [2] 두 번째 실험에서 우리는 Restle의 모델이 더 복잡한 패턴을 사용하여 쥐의 패턴 학습을 정확하게 설명하는지 계속 조사했습니다. [3] 나중에 제안된 모델은 Hubel과 Wiesel의 선조체 피질 기능 아키텍처에서 영감을 받아 Poggio가 설계한 hmax 모델에 통합되어 패턴 학습 및 객체 인식 측면에서 몇 가지 중요한 결과를 생성합니다. [4] 마지막으로, 우리는 음성-음 범주 및 패턴 학습 영역에서 가변성의 효과를 검토합니다. 단어 형태 인식 및 단어 학습; 및 악센트 처리. [5] 메모리 학습 및 패턴 학습 능력 78%. [6] GAN(Generative Adversarial Network)은 패턴 학습 및 생성 기능을 갖춘 최신 딥 러닝 방법으로 이미지 생성 영역에서 널리 사용됩니다. [7] 본 연구에서는 음악적으로 중요한 특성을 보존하여 유전자 알고리즘과 패턴 학습을 통해 양질의 재즈 멜로디 제작을 자동화합니다. [8] 4가지 연산(조건부 저장, 데이터 처리, 유사도 계산 및 패턴 학습)이 설계되었으며, 각각은 여러 객체에 해당합니다. [9] 관찰된 RT는 패턴 학습의 증거를 제공하고 동공 측정은 자극 확률과 함께 인지 활동의 매개변수적 변화를 나타냅니다. [10] 본 논문에서는 생성적 적대 네트워크를 기반으로 하는 이미지 생성 방법을 도입하여 데이터 세트에서 소수 클래스의 샘플에 대한 패턴 학습을 수행하여 소수 클래스에 대한 데이터 확장을 실현합니다. [11] 속성을 기반으로 SVM(Support Vector Machine) 분류기가 패턴 학습 및 분류에 사용됩니다. [12] 우리 모델의 설계에는 세 가지 주요 통찰력이 있습니다. i) 가정은 CNN에서 학습한 필터로 잘 포착할 수 있는 규칙적인 시간 패턴으로 에너지를 소비합니다. ii) 트리 구조는 기기 간의 관계를 유지하면서 크기 분산 문제를 방지하는 데 도움이 되는 각 기기의 패턴 학습을 분리합니다. iii) 트리 구조는 더 나은 기기 수준 재구성을 위해 입력 시계열의 노이즈를 제거하는 알려진 기기와 알려지지 않은 기기의 분리를 가능하게 합니다. [13] 두 가지 실험을 통해 감성적인 그림에 노출된 대학생의 패턴 학습을 조사했습니다. [14]
Temporal Pattern Learning
In this work, a memristor-based spiking neural network with a many-to-one feed-forward topology is designed for spatio-temporal pattern learning (25-pixel character ‘B’). [1] , with the cooperation of a context-aware embedding module and a hierarchical fusion network, to effectively transferring knowledge from different external units for spatial-temporal pattern learning across space and time. [2] Concluding discussion considers advantages of the approach over other approaches, and how large neural field networks may be constructed and applied to temporal pattern learning in domains such as robotics. [3]이 작업에서 다대일 피드포워드 토폴로지가 있는 멤리스터 기반 스파이크 신경망은 시공간 패턴 학습(25픽셀 문자 'B')을 위해 설계되었습니다. [1] , 컨텍스트 인식 임베딩 모듈과 계층적 융합 네트워크의 협력으로 공간과 시간에 걸쳐 공간-시간 패턴 학습을 위해 서로 다른 외부 유닛에서 지식을 효과적으로 전달합니다. [2] 결론 토론에서는 다른 접근 방식에 비해 접근 방식의 장점과 로봇 공학과 같은 영역에서 시간적 패턴 학습에 얼마나 큰 신경장 네트워크를 구성하고 적용할 수 있는지 고려합니다. [3]
Auditory Pattern Learning 청각 패턴 학습
This is the first study showing that neural correlates of auditory pattern learning can be evoked even in anesthetized, passive listening animal models. [1] Collectively, the behavioral and neurophysiological findings suggest that cortical and subcortical structures each provide distinct contributions to auditory pattern learning, but that cortical sensitivity to stimulus patterns likely precedes subcortical sensitivity. [2] To investigate whether the specific-learning hypothesis extends to auditory pattern learning more generally, the present study tested the perceptual processing of familiar melodies versus carefully matched unfamiliar melodies. [3]이것은 청각 패턴 학습의 신경 상관 관계가 마취된 수동 듣기 동물 모델에서도 유발될 수 있음을 보여주는 첫 번째 연구입니다. [1] 종합적으로, 행동 및 신경생리학적 발견은 피질 및 피질하 구조가 각각 청각 패턴 학습에 뚜렷한 기여를 제공하지만 자극 패턴에 대한 피질 감도가 피질 하부 감도보다 선행할 가능성이 있음을 시사합니다. [2] 특정 학습 가설이 청각 패턴 학습으로 더 일반적으로 확장되는지 여부를 조사하기 위해 본 연구는 친숙한 멜로디와 조심스럽게 일치하는 익숙하지 않은 멜로디의 지각 처리를 테스트했습니다. [3]
Statistical Pattern Learning
Text mining is process of transforming data from unstructured text to structured text which is easily perceived and processed by humans, but hard for machines to understand without designing algorithms, tools and methods in order to effectively process, such enforcing agencies to keep control of the prevailing crimes Text mining is method deriving high-quality information from raw data through the pattern devising and statistical pattern learning. [1] High-quality information is typically derived through the devising of patterns and trends through means such as statistical pattern learning. [2] Text analytics uses statistical pattern learning for understanding the trends and patterns, which in turn provides information of high accuracy. [3]텍스트 마이닝은 데이터를 구조화되지 않은 텍스트에서 인간이 쉽게 인지하고 처리할 수 있는 구조화된 텍스트로 변환하는 프로세스입니다. 범죄 텍스트 마이닝은 패턴 고안 및 통계 패턴 학습을 통해 원시 데이터에서 고품질 정보를 도출하는 방법입니다. [1] 양질의 정보는 일반적으로 통계적 패턴 학습과 같은 수단을 통해 패턴 및 추세를 고안하여 파생됩니다. [2] 텍스트 분석은 추세와 패턴을 이해하기 위해 통계적 패턴 학습을 사용하여 높은 정확도의 정보를 제공합니다. [3]
Sequential Pattern Learning
The procedural learning deficit hypothesis states that implicit learning of rule-based input is impaired, whereas the sequential pattern learning deficit hypothesis states that poor performance is only seen when learners must implicitly compute sequential dependencies. [1] Further, we trained a sequence to sequence (Seq2Seq) long short-term memory-recurrent neural network (LSTM-RNN) for continuous (sample by sample) prediction of the speech stages/tasks by leveraging its sequential pattern learning paradigm. [2] In this work, we address the musical order verification as a sequential pattern learning task. [3]절차적 학습 결핍 가설은 규칙 기반 입력의 묵시적 학습이 손상되었다고 말하는 반면, 순차 패턴 학습 결핍 가설은 학습자가 순차 종속성을 암묵적으로 계산해야 할 때만 성능이 저하된다는 것을 나타냅니다. [1] 또한, 순차적 패턴 학습 패러다임을 활용하여 음성 단계/작업의 연속(샘플별) 예측을 위해 시퀀스 대 시퀀스(Seq2Seq) 장기 단기 기억 반복 신경망(LSTM-RNN)을 훈련했습니다. [2] 이 작업에서 우리는 순차 패턴 학습 작업으로 악보 검증을 다룹니다. [3]
Serial Pattern Learning
These results suggest that sex differences in serial pattern learning within rodents are not unique to rats and are more likely to be seen during acquisition of more complex patterns. [1] We used a serial multiple choice (SMC) task to characterize the effects of adolescent FLX exposure on rat serial pattern learning in adulthood. [2]이러한 결과는 설치류 내 연속 패턴 학습의 성별 차이가 쥐에게만 국한되지 않으며 더 복잡한 패턴을 획득하는 동안 나타날 가능성이 더 높다는 것을 시사합니다. [1] 우리는 성인기의 쥐 직렬 패턴 학습에 대한 청소년 FLX 노출의 영향을 특성화하기 위해 직렬 객관식(SMC) 작업을 사용했습니다. [2]
Spatial Pattern Learning 공간 패턴 학습
We examined their spatial pattern learning performance under predictable temporal and spatial change, using a ‘poke box’ that contained hidden food placed within wells. [1] Some authors advocate the use of the hole–board procedure in studies on various aspects of behavior regulation, such as exploration and anxiety, habituation to a novel environment, spatial learning and memory (working and reference memory), spatial pattern learning, and food search strategies. [2]우리는 우물 안에 숨겨진 음식이 들어있는 '포케 상자'를 사용하여 예측 가능한 시간 및 공간 변화 하에서 공간 패턴 학습 성능을 조사했습니다. [1] 일부 저자는 탐색 및 불안, 새로운 환경에 대한 습관화, 공간 학습 및 기억(작업 및 참조 기억), 공간 패턴 학습, 음식 탐색과 같은 행동 조절의 다양한 측면에 대한 연구에서 홀보드 절차의 사용을 옹호합니다. 전략. [2]
pattern learning task 패턴 학습 과제
01% is obtained in the MNIST pattern learning task based on the proposed pulse scheme and computing architecture. [1] A similar frequency band was also observed in local field potentials during a pattern learning task. [2] We addressed these points with anodal transcranial direct current stimulation (tDCS), adapting a previous behavioral study in which anodal tDCS over the right AC was shown to block improvement of a microtonal pitch pattern learning task over 3 days. [3] In this work, we address the musical order verification as a sequential pattern learning task. [4]01%는 제안된 펄스 방식 및 컴퓨팅 아키텍처를 기반으로 하는 MNIST 패턴 학습 과제에서 획득되었습니다. [1] 유사한 주파수 대역이 패턴 학습 작업 동안 로컬 필드 전위에서도 관찰되었습니다. [2] 우리는 오른쪽 AC에 대한 양극 tDCS가 3일 동안 마이크로톤 피치 패턴 학습 작업의 개선을 차단하는 것으로 나타난 이전 행동 연구를 적용하여 양극 경두개 직류 자극(tDCS)으로 이러한 점을 해결했습니다. [3] 이 작업에서 우리는 순차 패턴 학습 작업으로 악보 검증을 다룹니다. [4]
pattern learning framework 패턴 학습 프레임워크
In this study, we propose a novel adaptive pattern learning framework with a new online feature extraction approach to achieve personalized online prospective seizure prediction. [1] In this paper, we propose a meta pattern learning framework (MetaP) to predict new facts of relations under a challenging setting where there is only one reference for each relation. [2] We propose an unsupervised DTC pattern learning framework supporting the daily field data analysis of original equipment manufacturers (OEMs). [3]이 연구에서 우리는 개인화된 온라인 전향적 발작 예측을 달성하기 위해 새로운 온라인 특징 추출 접근 방식을 사용하는 새로운 적응 패턴 학습 프레임워크를 제안합니다. [1] 이 논문에서는 각 관계에 대해 하나의 참조만 있는 도전적인 상황에서 관계의 새로운 사실을 예측하기 위한 메타 패턴 학습 프레임워크(MetaP)를 제안합니다. [2] 우리는 OEM(Original Equipment Manufacturer)의 일일 현장 데이터 분석을 지원하는 감독되지 않은 DTC 패턴 학습 프레임워크를 제안합니다. [3]
pattern learning method
In this study, we propose an invariant pattern learning method based on a convolutional neural network (CNN) and big EEG data for subject-independent P300 BCIs. [1] ) In order to generate new patterns for subsequent iterations, a weighted pattern learning method is also adopted. [2] While the DFT method scales as O(N3) in which N is the number of electrons in the system size, our pattern learning method can be independent on the number of electrons. [3]이 연구에서는 주제 독립적인 P300 BCI에 대해 CNN(Convolutional Neural Network) 및 빅 EEG 데이터를 기반으로 하는 불변 패턴 학습 방법을 제안합니다. [1] ) 후속 반복을 위한 새로운 패턴을 생성하기 위해 가중치 패턴 학습 방법도 채택됩니다. [2] DFT 방법은 시스템 크기의 전자 수인 O(N3)로 스케일링되지만 패턴 학습 방법은 전자 수에 독립적일 수 있습니다. [3]
pattern learning algorithm
Pattern learning algorithms were employed to establish the utility of group-level MRI findings as tools for predicting TN. [1] A pattern learning algorithm is described. [2]패턴 학습 알고리즘은 TN 예측을 위한 도구로서 그룹 수준 MRI 결과의 유용성을 확립하기 위해 사용되었습니다. [1] 패턴 학습 알고리즘에 대해 설명합니다. [2]