An Agent Model Using Polychronous Networks

Julio Monteiro Philippe Caillou 1, 2 Marco Netto 3
1 TAO - Machine Learning and Optimisation
CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR8623, Inria Saclay - Ile de France, UP11 - Université Paris-Sud - Paris 11, LRI - Laboratoire de Recherche en Informatique
Abstract : In this paper, we present an agent model based on computation with polychronous groups on spiked neural networks, that is able to learn to return to known initial situations, without any guidance
Type de document :
Communication dans un congrès
Colibri, Jul 2009, Bento Gonçalves, Brazil. pp.76-80, 2009
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https://hal.inria.fr/inria-00393065
Contributeur : Philippe Caillou <>
Soumis le : mardi 9 juin 2009 - 14:18:10
Dernière modification le : mardi 12 février 2019 - 16:25:00

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  • HAL Id : inria-00393065, version 1

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Citation

Julio Monteiro, Philippe Caillou, Marco Netto. An Agent Model Using Polychronous Networks. Colibri, Jul 2009, Bento Gonçalves, Brazil. pp.76-80, 2009. 〈inria-00393065〉

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