pdf viewer in asp.net web application : How to paste a picture into a pdf document application control tool html web page windows online Short_term_memory_for_serial_order__A_recurrent_n9-part1261

Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Maass, W., Natschlager, T., & Markram, H. (2002). Real-time computing without stable states: 
A new framework for neural computation based on perturbations. Neural Computation, 
14, 2531-2560. 
Marcus, M., Santorini, B., & Marcinkiewicz, M. (1993). Building a large annotated corpus of 
English: the Penn Treebank. Computational Linguistics, 19, 313-330. 
Marshuetz, C. (in press). Order information in working memory: An integrative review of 
evidence from brain and behavior.  Psychological Bulletin.  
Mayzner, M. S., & Schoenberg, K. M. (1964). Single-letter and digram frequency effects in 
immediate serial recall. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 3, 397-400. 
McClelland, J. L. (1998).  Connectionist models and Bayesian inference.  In M. Oaksford and 
N. Chater (Eds.), Rational Models of Cognition (pp. 21-53).  Oxford: Oxford University 
McCormack, T., Brown, G. D. A., & Vousden, J. I. (2000). Children's serial recall errors: 
Implications for theories of short-term memory development. Journal of Experimental 
Child Psychology, 76, 222-252. 
McElree, B., & Dosher, A. (1989). Serial position and set size in short-term memory: the time 
course of recognition. Journal of Experimental Psychology: General, 118, 346-373. 
Mewhort, D. J. K., Popham, D., & James, G. (1994). On serial recall:  A critique of chaining in 
the theory of distributed associative memory. Psychological Review, 101, 534-538. 
Miller, E. K., & Cohen, J. D. (2001). An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual 
Review of Neuroscience, 24, 167-202. 
Miller, G. A., & Selfridge, J. A. (1951). Verbal context and the recall of meaningful material. 
American Journal of Psychology, 63, 176-185. 
How to paste a picture into a pdf document - copy, paste, cut PDF images in C#.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
Detailed tutorial for copying, pasting, and cutting image in PDF page using C# class code
how to copy an image from a pdf; how to cut and paste image from pdf
How to paste a picture into a pdf document - VB.NET PDF copy, paste image library: copy, paste, cut PDF images in vb.net, ASP.NET, MVC, Ajax, WinForms, WPF
VB.NET Tutorial for How to Cut or Copy an Image from One Page and Paste to Another
paste picture to pdf; copy image from pdf to powerpoint
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Murdock, B. B. (1974). Human memory: Theory and data. Potomac, MD: Erlbaum. 
Murdock, B. B. (1997). Context and mediators in a theory of distributed associative memory. 
Psychological Review, 104, 839-862. 
Murray, D. J. (1967). The role of speech responses in short-term memory. Canadian Journal of 
Psychology, 21, 263-276. 
Nairne, J. S. (1990). A feature model of immediate memory. Memory and Cognition, 18, 251-
Nairne, J. S., & Neath, I. (1994). Critique of the retrieval/deblurring assumptions of the Theory 
of Distributed Associative Memory. Psychological Review, 101, 528-533. 
Neath, I. (1998). Human memory: An introduction to research, data, and theory. Pacific Grove, 
CA: Brooks/Cole. 
Neath, I. (2000). Modeling the effects of irrelevant speech on memory. Psychonomic Bulletin 
and Review, 7, 403-423. 
Neath, I., & Crowder, R. G. (1996). Distinctiveness and very short-term serial position effects. 
Memory, 4, 225-242. 
Nimmo, L. M., & Lewandowsky, S. (in press). From brief gaps to very long pauses: Temporal 
isolation does not benefit serial recall. Psychonomic Bulletin & Review. 
Ninokura, Y., Mushiake, H., & Tanji, J. (2003a). Representation of the temporal order of visual 
objects in the primate lateral prefrontal cortex. Journal of Neurophysiology, 89(5), 2868-
Ninokura, Y., Mushiake, H., & Tanji, J. (2004). Integration of temporal order and object 
information in the monkey lateral prefrontal cortex. Journal of Neurophysiology, 91(1), 
C# PDF insert image Library: insert images into PDF in C#.net, ASP
vector images to PDF file. Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document. Ability to put image into
copy picture to pdf; how to paste a picture in a pdf
VB.NET PDF insert image library: insert images into PDF in vb.net
project. Import graphic picture, digital photo, signature and logo into PDF document. Add images to any selected PDF page in VB.NET.
copy pdf picture to powerpoint; copy image from pdf acrobat
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Nipher, F. E. (1876). On the distribution of numbers written from memory. Transactions of the 
Academy of St. Louis, 3, 79-80. 
O'Reilly, R. C. (2003). Making working memory work: A computational model of learning in the 
prefrontal cortex and basal ganglia. (Tech. Rep. No. 03-03).  Institute of Cognitive 
Science, University of Colorado, Boulder. 
O'Reilly, R. C., Braver, T. S., & Cohen, J. D. (1999). A biologically-based computational model 
of working memory. In A. Miyake & P. Shah (Eds.), Models of working memory: 
Mechanisms of Active Maintenance and Executive Control (pp. 375-411). New York: 
Cambridge University Press. 
O'Reilly, R. C., & Munakata, Y. (2000). Computational Explorations in Cognitive Neuroscience
Cambridge, MA: MIT Press. 
O'Reilly, R. C., & Soto, R. (2002). A model of the phonological loop: Generalization and 
binding. In T. G. Dietterich & Z. Ghahramani (Eds.), Advances in Neural Information 
Processing Systems (Vol. 14). Cambridge, MA: MIT Press. 
Page, M., & Norris, D. (1998). The primacy model: A new model of immediate serial recall. 
Psychological Review, 105, 761-781. 
Palmer, C., & Pfordresher, P. Q. (2003). Incremental planning in sequence production. 
Psychological Review, 110, 683-712. 
Piazza, M., Izard, V., Pinel, P., Le Bihan, D., Dehaene, S. (2004). Tuning curves for 
approximate numerosity in the human intraparietal sulcus. Neuron44,547-555. 
Plaut, D. C., McClelland, J. L., Seidenberg, M. S., & Patterson, K. (1996). Understanding 
normal and impaired word reading: Computational principles in quasi-regular domains. 
Psychological Review, 103, 56-115. 
C# PDF remove image library: remove, delete images from PDF in C#.
Support removing vector image, graphic picture, digital photo, scanned signature, logo, etc. Able to cut and paste image into another PDF file.
copying image from pdf to word; how to copy and paste a pdf image
VB.NET PDF remove image library: remove, delete images from PDF in
PDF Image Extract; VB.NET Write: Insert text into PDF; C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET Support removing vector image, graphic picture, digital photo
copy image from pdf to pdf; how to copy an image from a pdf file
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Plaut, D. C., & Booth, J. R. (2000).  Individual and developmental differences in semantic 
priming: Empirical and computational support for a single-mechanism account of lexical 
processing.  Psychological Review, 107, 786-823.   
Reeves, C., Schmauder, A. R., & Morris, R. K. (2000). Stress grouping improves performance 
on an immediate serial list recall task. Journal of Experimental Psychology, 26, 1638-
Rohde, D. L. T. (1999). Lens: the light, efficient, network simulator: (Tech. Rep. No. CMU-CS-
99-164).  Department of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA. 
Roodenrys, S., & Hinton, M. (2002). Sublexical or lexical effects on serial recall of nonwords? 
Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory and Cognition, 28, 29-33. 
Rumelhart, D. E., Durbin, R., Golden, R., & Chauvin, Y. (1996). Backpropagation: The basic 
theory. In P. Smolensky, M. C. Mozer & D. E. Rumelhart (Eds.), Mathematical 
perspectives on neural networks (pp. 533-566). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum. 
Rumelhart, D. E., & McClelland, J. L. (1986). Parallel Distributed Processing: Explorations in 
the Microstructure of Cognition. Cambridge, MA: MIT Press. 
Ryan, J. (1969a). Grouping and short-term memory: Different means and patterns of grouping. 
Journal of Experimental Psychology, 21, 137-147. 
Ryan, J. (1969b). Temporal grouping, rehearsal and short-term memory. Quarterly Journal of 
Experimental Psychology, 21, 148-155. 
Schweickert, R. (1993). A multinomial processing tree model for degradation and redintegration 
in immediate recall. Memory and Cognition, 21, 167-175. 
Shallice, T. & Butterworth, B. (1977)  Short-term memory impairment and spontaneous speech.  
Neuropsychologia, 15, 729-735. 
C# HTML5 Viewer: Deployment on ASP.NET MVC
the size of SDK package, all dlls are put into RasterEdge.DocImagSDK a Home folder under Views according to config in picture above. RasterEdge.XDoc.PDF.dll.
how to copy picture from pdf and paste in word; how to copy image from pdf file
C# HTML5 Viewer: Deployment on AzureCloudService
Please note: In order to reduce the size of SDK package, all dlls are put into RasterEdge.DocImagSDK/Bin directory (as shown in picture). RasterEdge.XDoc.PDF.dll.
how to copy picture from pdf file; copy and paste image from pdf
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Tanji, J. and Shima, K. (1994) Role for supplementary motor area cells in planning several 
movements ahead.  Nature, 371, 413-416. 
Vallar, G. & Baddeley, A. D. (1984).  Phonological short-term store, phonological processing 
and sentence comprehension: A neuropsychological case-study.  Cognitive 
Neuropsychology, 1, 121-141.   
Van Bon, W. H. J., & Van der Pijl, J. M. L. (1997). Effects of word length and wordlikeness on 
pseudoword repetition by poor and normal readers. Applied Psycholinguistics, 18, 101-
Vousden, J. I., & Brown, G. (1998). To repeat or not to repeat: The time course of response 
suppression in sequential behavior. In D. W. Bullinaria, D. Glasspool & G. Houghton 
(Eds.), Proceedings of the Fourth Neural Computation and Psychology Workshop: 
Connectionist Representations. London: Springer-Verlag. 
Warrington, E. K. (1982). The double dissociation of short- and long-term memory deficits. In L. 
S. Cermak (Ed.), Human Memory and Amnesia (pp. 61-76). Hillsdale, NJ: Erlbaum. 
White, O., Lee, D., & Sompolinsky, H. (2004). Short term memory in orthogonal neural 
networks. Physical Review Letters, 9, 148102. 
Wickelgren, W. A. (1966). Associative intrusions in short-term recall. Journal of Experimental 
Psychology, 72, 853-858. 
Wickelgren, W. A. (1967). Rehearsal grouping and hierarchical organization of serial position 
cues in short-term memory. Quarterly Journal of Experimental Psychology, 19, 97-102. 
Williams, R. J., & Zipser, D. (1995). Gradient-based learning algorithms for recurrent neural 
networks and their computational complexity. In Y. Chauvin & D. E. Rumelhart (Eds.), 
Backpropagation: Theory, architectures and applications (pp. 433-486). Hillsdale, NJ: 
C# Raster - Modify Image Palette in C#.NET
Read: PDF Image Extract; VB.NET Write: Insert text into PDF; edit, C#.NET PDF pages extract, copy, paste, C#.NET to reduce the size of the picture, especially in
copy picture from pdf to word; how to copy pdf image to powerpoint
C# Word - Document Processing in C#.NET
Get the main ducument IDocument doc = document.GetDocument(); //Document clone IDocument doc0 = doc.Clone(); //Get all picture in document List<Bitmap> bitmaps
how to copy pdf image into powerpoint; how to cut a picture from a pdf document
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
Xiaohui, X., & Seung, S. (2003). Equivalence of backpropagation and contrastive Hebbian 
learning in a layered network. Neural Computation, 15, 441-454. 
Zipser, D. (1992). Identification models of the nervous system. Neuroscience, 47, 853-862. 
Zipser, D., & Anderson, R. A. (1988). A back-propagation programmed network that simulates 
response properties of a subset of posterior parietal neurons. Nature, 331, 679-684. 
Zipser, D., Kehoe, B., Littlewort, G., & Fuster, J. (1993). A spiking network model of short-term 
active memory. Journal of Neuroscience, 13, 3406-342
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
The present work was supported by National Institute of Health awards MH16804 (M. Bovinick, 
PI) and MH64445 (J. McClelland, PD; D. Plaut, Co-PI, Project 3). 
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
1.  Throughout the paper, we employ the  terms “serial memory”  and  “serial recall” 
interchangeably, setting aside the fact that “serial memory” refers more to a mental 
faculty and “serial recall” to a specific task, which is used to tap that mental faculty.    
2. Our choice to freeze the system’s weights during testing should not be interpreted as 
an assertion that short-term memory mechanisms in the brain become incapable of 
learning at some point.  The purpose of this measure was simply to emphasize the 
distinction between weight-based and activation-based encoding.  In further simulations, 
to be reported elsewhere (Botvinick & Plaut, in preparation), we have considered the 
performance of the model when learning is permitted to continue during testing.   Under 
these conditions, the model displays the Hebb effect (Hebb, 1949).  That is, if a specific 
target list is presented on every third trial, performance on this list gradually improves, 
while performance on intervening filler lists remains stable.   In recent empirical work, 
Cumming, Page and Norris (2003) compared performance on Hebb (repeated) lists to 
transfer lists, which overlapped with the Hebb lists only at every other list position.  As 
Cumming and colleagues pointed out, positional theories (including the weight- and 
context-based theories we have grouped together here) predict that recall accuracy on 
these transfer lists should be higher at the positions matching the Hebb list.  However, 
this was not observed empirically.  Instead, performance on the transfer lists closely 
resembled performance on ordinary filler lists.  As we plan to report in detail elsewhere 
(Botvinick & Plaut, in preparation), the present model displays the same pattern of 
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
3.  It should be noted that, during the testing phase in our simulations, the weights in the 
model were held constant.  Thus, the learning-driven “bouncing around” just described 
was not occurring during testing.  However, the impact of this learning-driven variability 
is nonetheless evident in the performance of the model when aggregated over a large 
set of target lists, simply because a proportion of such lists will be incorrectly recalled as 
a result of learning-induced weight changes occurring toward the end of training.  In 
most of our simulations, average recall performance over a large sample of sequences 
could thus be used as an indirect measure of the probability of recall for any specific list, 
just as in empirical studies.  A special note pertains to Simulation 4.  Here, the space of 
possible lists was small enough that sequence-specific learning effects had a detectable 
impact on performance measured in the aggregate. In order to compensate for this, 
activation noise was employed in this simulation, allowing internal representations (and 
consequently performance) to vary across repeated presentations of the same target 
4.  Network specification files and stimulus generation scripts sufficient to recreate the 
5. The relatively dramatic representational shift occurring just after encoding (and after 
recall) is driven by feedback from the output layer, as conveyed via the output-to-hidden 
projection. This can be inferred from the finding that the weight vector connecting the 
output layer to any given hidden unit tends to correlate negatively with the weight vector 
connecting that hidden unit back to the output layer. Given this role, the feedback 
projection from the output layer can be understood as paralleling the ‘competitive filter’ in 
the competitive queuing model of Houghton (1990), as well as other mechanisms for 
Botvinick and Plaut  
Memory for serial order 
post-output suppression.   Note that the output-to-hidden projection was included in the 
model in order to implement the assumption that internal representations of serial order 
are influenced by feedback from output systems.   Further simulations indicated that that 
the network can be successfully trained without this projection, resulting in patterns of 
performance similar to those observed when the projection is present.  Under these 
circumstances, the hidden-to-hidden  weight  matrix appears  to  assume  the  function 
served by the output-to-hidden weights.   In both versions of the network, the hidden-to-
hidden weights are responsible for driving the smaller, stepwise transformations that 
occur over the remaining steps of recall.      
6.  To say  that  element representations  are  rotated  through  representational  space 
implies that their magnitudes remain constant.  Further analysis indicated that this is, in 
fact, true for the model.  With the one exception of the encoding step, where element 
vectors  tended  to  be  relatively  large,  the  magnitude  of  element  vectors  remained 
essentially constant over subsequent steps of processing.  Element vectors for items 
occupying different list positions did not consistently differ in magnitude.  For recent 
computational  work  demonstrating  how  a  process  of  vector  rotation  can  support 
encoding of serial order, see White, Lee & Sompolinsky (2004).   
7.  Because the empirical data are based on averages across subjects, the underlying 
curves for individual subjects can be assumed to have been at least slightly more 
sharply inflected.  Happily, this seems to be true of the curve yielded by the model. 
8.  The fact that the model displayed fewer repetition errors than observed empirically (at 
least in the benchmark study) is explained by the fact that the model was trained on 
material where repetitions never
occurred.  The frequency of repetitions during training 
Documents you may be interested
Documents you may be interested