A new class of symbolic abstract neural nets

Pazos Sierra, Juan; Rodríguez-Patón Aradas, Alfonso; Martín-Vide, Carlos y Paun, Gheorghe (2002). A new class of symbolic abstract neural nets. "Lecture Notes in Computer Science", v. 2387 (n. null); pp. 290-299. ISSN 0302-9743. https://doi.org/10.1007/3-540-45655-4_32.

Descripción

Título: A new class of symbolic abstract neural nets
Autor/es:
  • Pazos Sierra, Juan
  • Rodríguez-Patón Aradas, Alfonso
  • Martín-Vide, Carlos
  • Paun, Gheorghe
Tipo de Documento: Artículo
Título de Revista/Publicación: Lecture Notes in Computer Science
Fecha: 2002
Volumen: 2387
Materias:
Escuela: Facultad de Informática (UPM) [antigua denominación]
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

Starting from the way the inter-cellular communication takes place by means of protein channels and also from the standard knowledge about neuron functioning, we propose a computing model called a tissue P system, which processes symbols in a multiset rewriting sense, in a net of cells similar to a neural net. Each cell has a finite state memory, processes multisets of symbol-impulses, and can send impulses (?excitations?) to the neighboring cells. Such cell nets are shown to be rather powerful: they can simulate a Turing machine even when using a small number of cells, each of them having a small number of states. Moreover, in the case when each cell works in the maximal manner and it can excite all the cells to which it can send impulses, then one can easily solve the Hamiltonian Path Problem in linear time. A new characterization of the Parikh images of ET0L languages are also obtained in this framework.

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ID de Registro: 15588
Identificador DC: http://oa.upm.es/15588/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:15588
Identificador DOI: 10.1007/3-540-45655-4_32
URL Oficial: http://link.springer.com/chapter/10.1007%2F3-540-45655-4_32
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 04 Jun 2013 14:49
Ultima Modificación: 21 Abr 2016 15:50
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