Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Sequence memories play an important role in biological systems. This work demonstrates how a sequence memory may be built from biologically plausible spiking neural components. The memory is incorporated in a sequence machine, an automaton that can perform on-line learning and prediction of sequences of symbols. The sequence machine comprises an associative memory which is a variant of Pentti Kanerva's Sparse Distributed Memory, together with a separate memory for storing the sequence context or history. The symbols constituting a sequence are encoded as rank-ordered N-of-M codes, each code being implemented as a burst of spikes emitted by a layer of neurons. When appropriate neural structures are used the spike bursts maintain coherence and stability as they pass through successive neural layers. The system is modelled using a representation of order that abstracts time, and the abstracted system is shown to perform equivalently to a low-level spiking neural system. The spiking neural implementation of the sequence memory model highlights issues that arise when engineering high-level systems with asynchronous spiking neurons as building blocks.