(情報科学)技術的特異点と科学･技術等 1 (ナノテク) [転載禁止]©2ch.net (840ﾚｽ)
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568: 567 [sage] 2016/11/23(水) 12:52:31.78 ID:IM1cuRG2 生物的システムと同様に、HTM リージョン ry オンライン学習 ry 新しい入力を受け取るごとに継続的に学習する。 学習 ry 推論が改善されるが、学習フェーズと推論フェーズとを分ける必要はない。 ry ry HTM は学習し続けることもできるし、訓練フェーズの後に学習を無効化することも ry 、階層構造の下位レベルでは学習を無効化し、上位レベルでは学習を続けることもできる。 HTM が ry の統計的構造を学習したら、多くの学習は階層構造のより上位 ry 。もし HTM が下位レベル ry 新しいパターンに触れたら、これらの新しいパター http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/568
587: 586 [sage] 2016/12/10(土) 01:59:36.18 ID:O8le5YJ4 http://www.sankeibiz.jp/smp/aireport/news/160605/aia1606050700001-s3.htm > 「ディープラーニングを使って、動的なものすなわち時空間のダイナミクスを扱おうとすると、 > これまで失敗してきたことの繰り返しになると思います。 > ニューラルネットワークを使って、時空間のダイナミクスを扱う研究は何十年もされてきてはいますが、 ry > 。むしろ、そういった時空間情報を扱う手法は、既に数学的に ry 。ディープラーニングは要素技術としては >>555 >>564 >>567-568 #32#36#40#48 >>581 4 > 大脳皮質は、視覚も聴覚も触覚の部分も基本的に同じ六層構造で、構造自体に汎用性があります。 > 単にそこに入ってくる情報が違うだけで、基本原理は同じはずです。 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#11#12#65-67#69 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/587
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