ОписаниеSchematic of a neural network executing the Gaussian adaptation algorithm.GIF
English: Showing a neural network executing the Gaussian adaptation algorithm (as a model of phenotypic evolution as well as an evolution of signal patterns in the brain). The algorithm obeys the Hebbian rule of associative learning.
Я, владелец авторских прав на это произведение, добровольно публикую его на условиях следующих лицензий:
Разрешается копировать, распространять и/или изменять этот документ в соответствии с условиями GNU Free Documentation License версии 1.2 или более поздней, опубликованной Фондом свободного программного обеспечения, без неизменяемых разделов, без текстов, помещаемых на первой и последней обложке. Копия лицензии включена в раздел, озаглавленный GNU Free Documentation License.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue
делиться произведением – копировать, распространять и передавать данное произведение
создавать производные – переделывать данное произведение
При соблюдении следующих условий:
атрибуция – Вы должны указать авторство, предоставить ссылку на лицензию и указать, внёс ли автор какие-либо изменения. Это можно сделать любым разумным способом, но не создавая впечатление, что лицензиат поддерживает вас или использование вами данного произведения.
распространение на тех же условиях – Если вы изменяете, преобразуете или создаёте иное произведение на основе данного, то обязаны использовать лицензию исходного произведения или лицензию, совместимую с исходной.
Этот признак лицензирования был добавлен к этому файлу как часть обновления лицензии GFDL.http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/CC BY-SA 3.0Creative Commons Attribution-Share Alike 3.0truetrue
Вы можете выбрать любую из этих лицензий.
Краткие подписи
Добавьте однострочное описание того, что собой представляет этот файл
Own work Showing a neural network executing the Gaussian adaptation algorithm (as a model of phenotypic evolution as well as an evolution of signal patterns in the brain. The algorithm obeys the Hebbian rule of associative leraning.