Инд. авторы:	Борило И.А., Слядников Е.Е.
Заглавие:	Аппроксимационные свойства модели микротрубочки цитоскелета
Библ. ссылка:	Борило И.А., Слядников Е.Е. Аппроксимационные свойства модели микротрубочки цитоскелета // Вычислительные технологии. - 2014. - Т.19. - № 2. - С.3-13. - ISSN 1560-7534. - EISSN 2313-691X.
Внешние системы:	РИНЦ: 21389821;
Реферат:	rus: Показано, что микротрубочку цитоскелета можно описывать в виде рекуррентного персептрона с симметричными связями, и она может выполнять предсказание элементов последовательности по заданному числу предыдущих элементов последовательности eng: In this article we describe a cytoskeleton microtubule as a recurrent perceptron. Ability of this recurrent perceptron for sequence prediction is analyzed
Ключевые слова:	аппроксимация; рекуррентный персептрон; approximation; recurrent perceptron; cytoskeleton microtubule; микротрубочка цитоскелета;
Издано:	2014
Физ. характеристика:	с.3-13
Цитирование:	1. Hameroff S., Watt R.C. Information processing in microtubules // J. of Theor. Biology. 1982. Vol. 98, No. 4. P. 549-561. 2. Rasmussen S., Karampurwala H., Vaidyanath R. et al. Computational connectionism within neurons: A model of cytoskeletal automata subserving neural networks // Phys. D-non-linear Phenomena - PHYSICA D. 1990. Vol. 42, No. 1-3. P. 428-449. 3. Penrose R. Shadows of the Mind: A Search for the Missing Science of Consciousness. Oxford Univ. Press, 1989. 4. Brown J.A., Tuszynski J.A. Dipole interactions in axonal microtubules as a mechanism of signal propagation // Phys. Rev. E. 1997. Vol. 56, No. 5. P. 5834-5840. 5. Woolf N.J., Tuszynski J.A. Neural cytoskeleton capabilities for learning and memory // J. of Biolog. Phys. 2010. Vol. 36, No. 1. P. 3-21. 6. Слядников Е.Е. Физическая модель и ассоциативная память информационной биомакромолекулы // Журнал техн. физики. 2007. Т. 32, № 8. С. 52-59. 7. Слядников Е.Е. О взаимосвязи физических и информационных характеристик в окрестности точки сегнетоэлектрического перехода в системе микротрубочки цитоскелета // Там же. 2009. Т. 79, № 7. С. 1-12. 8. Слядников Е.Е. Микроскопическая модель и фазовая диаграмма дипольной системы микротрубочки цитоскелета при конечных температурах // Там же. 2010. Т. 80, № 5. С. 32-39. 9. Слядников Е.Е. Физические основы, модели представления и распознавания образов в микротрубочке цитоскелета нейрона // Там же. 2011. Т. 81, № 12. С. 1-33. 10. Натансон И.П. Теория функций вещественной переменной. М.: Наука, 1974. 480 с. 11. Hornik K. Multilayer feedforward networks are universal approximates // Neural Networks. 1989. Vol. 2, No. 5. P. 359-366.