Biochemical connectionism
Biochemical connectionism
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生化联结论
DOI：
10.1007/s11047-013-9400-y
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发表时间：
2013
影响因子：
2.1
通讯作者：
Lones M
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lones M
在本文中，我们讨论的计算架构的动机是发生在生化网络中的连接模式，并推测如何这种生化方法连接可能会补充传统的神经方法。特别是，我们专注于生物化学网络的三个特征，使它们不同于神经网络：它们的多样性，复杂的节点过程，它们的新兴组织，以及从高阶，自我修改过程中产生的动力学行为。我们还考虑了越来越多地使用进化算法在设计的连接系统，注意到这如何使我们能够探索更广泛的连接架构，以及生物化学网络和生物进化之间的密切关系如何引导我们在这方面的努力。
In this paper, we discuss computational architectures that are motivated by connectionist patterns that occur in biochemical networks, and speculate about how this biochemical approach to connectionism might complement conventional neural approaches. In particular, we focus on three features of biochemical networks that make them distinct from neural networks: their diverse, complex nodal processes, their emergent organisation, and the dynamical behaviours that result from higher-order, self-modifying processes. We also consider the growing use of evolutionary algorithms in the design of connectionist systems, noting how this enables us to explore a wider range of connectionist architectures, and how the close relationship between biochemical networks and biological evolution can guide us in this endeavour.
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DOI：
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发表时间：
2006
期刊：
Simulation of Adaptive Behavior
影响因子：
--
作者：
Peter Fine;E. Paolo;Andrew O. Philippides
通讯作者：
Andrew O. Philippides
信号传输的空间和时间方面
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Berridge
通讯作者：
M. Berridge
影响因子：
4.4
作者：
T. Rasmussen
通讯作者：
T. Rasmussen
疏导布尔网络的演变
DOI：
10.1140/epjb/e2007-00135-2
发表时间：
2007
期刊：
The European Physical Journal B
影响因子：
--
作者：
Agnes Szejka;B. Drossel
通讯作者：
B. Drossel
一种基于随机布尔网络的计算方案
DOI：
--
发表时间：
2007
期刊：
Trans. Comp. Sys. Biology
影响因子：
--
作者：
E. Dubrova;M. Teslenko;H. Tenhunen
通讯作者：
H. Tenhunen