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Here are topics ids followed by the five most probable words. Numbers in parentheses are the probability of the word conditioned on the topic. Look at the Topics by Author distribution for the distribution of topics given authors. (These results are derived from one Gibbs sample) 1
function( 0.04) parameter( 0.03) case( 0.024) parameters( 0.021)
values( 0.018) 2
training( 0.19) set( 0.08) error( 0.072) performance( 0.049)
test( 0.041) 3
robot( 0.06) environment( 0.04) goal( 0.028) world( 0.019) action(
0.018) 4
response( 0.02) activity( 0.02) interneurons( 0.014) neurons( 0.014)
receptor( 0.013) 5
genetic( 0.02) population( 0.01) performance( 0.013) lippmann( 0.012)
number( 0.009) 6
vector( 0.24) vectors( 0.13) distance( 0.049) matrix( 0.020)
euclidean( 0.018) 7
units( 0.19) unit( 0.11) hidden( 0.115) network( 0.077)
weights( 0.032) 8
auditory( 0.05) frequency( 0.05) sound( 0.033) signal( 0.022)
spectral( 0.018) 9
orientation( 0.03)
development( 0.02) dominance( 0.024)
ocular( 0.023) eye( 0.016) 10
cell( 0.19) cells( 0.16) direction( 0.021) rat( 0.020) place(
0.017) 11
motion( 0.12) direction( 0.09) velocity( 0.037) moving( 0.031) flow(
0.025) 12
node( 0.13) nodes( 0.12) tree( 0.084) set( 0.042) trees(
0.039) 13
learning( 0.49) learn( 0.05) learned( 0.042) rule( 0.033) task(
0.016) 14
information( 0.21)
correlation( 0.06) component( 0.031)
analysis( 0.027) mutual( 0.023) 15
spike( 0.07) firing( 0.06) rate( 0.029) spikes( 0.028) neuron(
0.017) 16
eq( 0.04) error( 0.04) optimal( 0.033) pruning( 0.026)
generalization( 0.022) 17
work( 0.02) simple( 0.02) single( 0.017) similar( 0.011)
number( 0.011) 18
filter( 0.05) response( 0.05) filters( 0.030) intensity( 0.023)
light( 0.022) 19
likelihood( 0.05) mixture( 0.05) em( 0.047) density( 0.040) gaussian(
0.035) 20
algorithm( 0.25)
algorithms( 0.08) step( 0.028)
convergence( 0.014) problems( 0.014) 21
state( 0.24) states( 0.10) transition( 0.035) markov( 0.034)
stochastic( 0.029) 22
linear( 0.08) matrix( 0.08) nonlinear( 0.028) principal( 0.026)
components( 0.021) 23
dynamics( 0.06) fixed( 0.03) point( 0.026) system( 0.022) stable(
0.021) 24
recognition( 0.04)
character( 0.03) characters( 0.025)
tangent( 0.024) handwritten( 0.017) 25
word( 0.08) words( 0.06) recognition( 0.032) segment( 0.029)
segmentation( 0.029) 26
image( 0.04) vision( 0.02) edge( 0.019) contour( 0.018) texture(
0.017) 27
detection( 0.04) user( 0.03) false( 0.025) diagnosis( 0.012)
accuracy( 0.012) 28
data( 0.32) method( 0.05) methods( 0.033) set( 0.028) results(
0.026) 29
reinforcement( 0.04)
policy( 0.04) action( 0.033) actions(
0.021) optimal( 0.021) 30
data( 0.02) bengio( 0.01) experiments( 0.013) moody( 0.012)
variables( 0.012) 31
speech( 0.08) recognition( 0.05) hmm( 0.023) speaker( 0.023) context(
0.022) 32
rate( 0.04) small( 0.03) number( 0.026) large( 0.025) size(
0.020) 33
phase( 0.08) frequency( 0.02) oscillatory( 0.021) coupling( 0.021)
oscillator( 0.020) 34
energy( 0.09) annealing( 0.04) temperature( 0.036) boltzmann( 0.026)
local( 0.024) 35
optical( 0.03) hints( 0.02) plane( 0.017) applications( 0.017)
technology( 0.016) 36
map( 0.11) maps( 0.04) organizing( 0.029) input( 0.027)
kohonen( 0.022) 37
bound( 0.04) bounds( 0.03) dimension( 0.029) number( 0.022)
functions( 0.022) 38
figure( 0.21) shown( 0.05) shows( 0.040) equation( 0.019) show(
0.018) 39
human( 0.04) similarity( 0.03) subjects( 0.035) performance( 0.027)
task( 0.020) 40
eye( 0.05) head( 0.03) motor( 0.019) movements( 0.018)
velocity( 0.018) 41
generalization( 0.02) teacher( 0.02) student( 0.019) order( 0.017) line(
0.016) 42
feedback( 0.04)
adaptation( 0.03) cortex( 0.025)
region( 0.016) figure( 0.015) 43
analog( 0.04) circuit( 0.04) chip( 0.034) current( 0.025) voltage(
0.023) 44
feature( 0.15) features( 0.15) block( 0.040) blocks( 0.027) high(
0.021) 45
space( 0.12) points( 0.07) point( 0.054) dimensional( 0.050)
mapping( 0.028) 46
path( 0.05) routing( 0.03) time( 0.029) call( 0.028) paths(
0.026) 47
memory( 0.14) capacity( 0.06) associative( 0.054) stored( 0.026)
number( 0.025) 48
eeg( 0.03) time( 0.02) related( 0.017) components( 0.017)
brain( 0.016) 49
independent( 0.03) source( 0.03) separation( 0.029) sources( 0.027)
natural( 0.026) 50
noise( 0.25) signal( 0.10) noisy( 0.024) power( 0.023) signals(
0.023) 51
time( 0.35) temporal( 0.03) delay( 0.031) dynamic( 0.030) step(
0.023) 52
visual( 0.04) orientation( 0.03) stimulus( 0.029) cortex( 0.029)
cortical( 0.027) 53
mlp( 0.03) nonlinear( 0.03) linear( 0.024) gamma( 0.023) series(
0.022) 54
language( 0.04) rules( 0.03) production( 0.024) rule( 0.022)
syllable( 0.021) 55
response( 0.03) stimulus( 0.03) cue( 0.016) effect( 0.016) stimuli(
0.015) 56
rules( 0.06) rule( 0.04) knowledge( 0.020) chain( 0.016)
examples( 0.016) 57
probability( 0.14)
distribution( 0.12) distributions(
0.031) random( 0.026) probabilities( 0.023) 58
weight( 0.11) gradient( 0.07) weights( 0.052) descent( 0.030)
function( 0.029) 59
problem( 0.10) solution( 0.06) optimization( 0.036) method( 0.035)
equation( 0.025) 60
loss( 0.05) examples( 0.04) algorithm( 0.030) linear( 0.022)
function( 0.020) 61
bayesian( 0.05) gaussian( 0.04) posterior( 0.036) prior( 0.035)
distribution( 0.026) 62
module( 0.06) modules( 0.05) template( 0.040) ann( 0.036)
architecture( 0.026) 63
matching( 0.05) match( 0.03) point( 0.027) transformation( 0.019)
objective( 0.018) 64
order( 0.17) scale( 0.05) higher( 0.035) multi( 0.028) note(
0.028) 65
experts( 0.06) expert( 0.04) architecture( 0.037) gating( 0.031) 66
system( 0.24) systems( 0.09) real( 0.021) based( 0.018) computer(
0.014) 67
prediction( 0.06)
regression( 0.03) estimate( 0.031)
variance( 0.030) validation( 0.021) 68
level( 0.07) graph( 0.06) structure( 0.032) hierarchical(
0.025) graphs( 0.018) 69
neurons( 0.15) neuron( 0.14) synaptic( 0.070) synapses( 0.027)
activity( 0.024) 70
function( 0.16) functions( 0.12) approximation( 0.069) linear( 0.026)
basis( 0.018) 71
model( 0.50) models( 0.14) modeling( 0.022) parameters( 0.021)
based( 0.012) 72
sample( 0.05) samples( 0.03) search( 0.033) selection( 0.024)
sampling( 0.023) 73
threshold( 0.05)
functions( 0.02) boolean( 0.018)
weights( 0.018) networks( 0.018) 74
rbf( 0.06) basis( 0.06) radial( 0.033) gaussian( 0.027)
functions( 0.025) 75
control( 0.19) controller( 0.05) adaptive( 0.026) state( 0.019)
forward( 0.017) 76
membrane( 0.03) current( 0.03) input( 0.027) potential( 0.023)
voltage( 0.021) 77
recurrent( 0.06) state( 0.04) sequence( 0.031) sequences( 0.027)
finite( 0.020) 78
field( 0.18) fields( 0.07) receptive( 0.063) local( 0.022)
single( 0.021) 79
local( 0.04) based( 0.02) 80
sejnowski( 0.02) information( 0.02) spatial( 0.019) figure( 0.018)
temporal( 0.017) 81
motor( 0.04) trajectory( 0.03) arm( 0.027) hand( 0.022) movement(
0.022) 82
representation( 0.04)
representations( 0.04) connectionist(
0.030) distributed( 0.019) represented( 0.018) 83
game( 0.02) random( 0.02) play( 0.018) tesauro( 0.016) move(
0.015) 84
ensemble( 0.05) error( 0.03) boosting( 0.022) committee( 0.021)
adaboost( 0.020) 85
image( 0.14) images( 0.10) face( 0.044) pixel( 0.031) faces(
0.022) 86
clustering( 0.06) cluster( 0.05) clusters( 0.037) documents( 0.015)
text( 0.014) 87
kernel( 0.07) support( 0.04) vector( 0.026) kernels( 0.022) set(
0.020) 88
classification( 0.12)
class( 0.10) classifier( 0.073)
classes( 0.044) classifiers( 0.041) 89
target( 0.09) visual( 0.05) attention( 0.039) task( 0.036)
location( 0.027) 90
input( 0.20) output( 0.18) layer( 0.122) inputs( 0.051) weights(
0.037) 91
theorem( 0.03)
convergence( 0.03) function( 0.021)
proof( 0.018) result( 0.018) 92
patterns( 0.18) pattern( 0.17) input( 0.091) presented( 0.018)
activation( 0.017) 93
neural( 0.16) net( 0.14) nets( 0.052) conventional( 0.020)
processing( 0.015) 94
variables( 0.05) belief( 0.02) models( 0.018) markov( 0.016)
variable( 0.015) 95
object( 0.10) objects( 0.06) recognition( 0.037) view( 0.033)
views( 0.020) 96
fig( 0.15) elements( 0.03) neural( 0.028) shown( 0.024) eq(
0.013) 97
code( 0.07) coding( 0.04) bits( 0.039) encoding( 0.032) codes(
0.031) 98
parallel( 0.03) bit( 0.02) processor( 0.018) digital( 0.014)
implementation( 0.014) 99
network( 0.34) networks( 0.18) neural( 0.175) results( 0.012) paper(
0.010) 100
hinton( 0.03) visible( 0.01) procedure( 0.012) dayan( 0.011)
university( 0.011) |