Fluctuation-Induced Network Control and Learning : Applying the Yuragi Principle of Brain and Biological Systems
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2021
- Rilegato
- Nuovo
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Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - From theory to application, this book presents research on biologicallyand brain-inspired networkingand machine learningbased onYuragi, which is the Japanese term describing the noise or fluctuations thatare inherently used to control the dynamics of a system. TheYuragimechanism can be found in various biological contexts, such as in gene expression dynamics, molecular motors in muscles, or the visual recognition process in the brain. Unlike conventional network protocols that are usually designed to operate under controlled conditions with a predefined set of rules, the probabilistic behavior of Yuragi-based control permits the system to adapt to unknown situations in a distributed and self-organized manner leading to a higher scalability and robustness.The book consists of two parts. Part 1 provides in four chapters an introduction to the biological background of the Yuragi concept as well as how these are applied to networking problems. Part 2 provides additional contributions that extend the original Yuragi concept to a Bayesian attractor model from human perceptual decision making.In the six chaptersof the second part, applications to various fields in information network control and artificial intelligence are presented, ranging from virtual network reconfigurations, a software-defined Internet of Things, and low-power wide-area networks.This book will benefit those workingin the fields ofinformation networks, distributed systems, and machine learning who seek new design mechanisms for controlling large-scale dynamically changing systems.…
Codice articolo 9789813349759
- Titolo
- Fluctuation-Induced Network Control and Learning : Applying the Yuragi Principle of Brain and Biological Systems
- Autore
- Masayuki Murata
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 9813349751
- ISBN 13
- 9789813349759
- Peso dell'articolo
- 489 grammi
- Dimensioni
- 241x160x20 mm
The book consists of two parts. Part 1 provides in four chapters an introduction to the biological background of the Yuragi concept as well as how these are applied to networking problems. Part 2 provides additional contributions that extend the original Yuragi concept to a Bayesian attractor model from human perceptual decision making. In the six chapters of the second part, applications to various fields in information network control and artificial intelligence are presented, ranging from virtual network reconfigurations, a software-defined Internet of Things, and low-power wide-area networks.
This book will benefit those working in the fields of information networks, distributed systems, and machine learning who seek new design mechanisms for controlling large-scale dynamically changing systems."Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Kenji Leibnitz received his M.Sc. and Ph.D. degrees in information science from the University of Würzburg, Germany, in 2003. In 2004, he joined the research group of Prof. Murata at Osaka University, where he became a specially appointed associate professor in 2006. In 2010, he moved to the National Institute of Information and Communications Technology (NICT) as a senior researcher, and since 2013 he has been a principal investigator at the Center for Information and Neural Networks (CiNet) of NICT and Osaka University. His research interests include modeling and performance analysis of communication networks, especially biologically and brain-inspired mechanisms for self-organization in future networks.
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