[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ169 (1002ﾚｽ)
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23(3): yamaguti 2019/08/03(土)17:26 ID:Xl6OoRO0(17/43) AAS
次に、これらの特性を持つニューロンに基づいたネットワークモデルを提示し、ネットワークが時間ベースのシーケンスのロバストモデルを学習することを示 。
? ry 類似性と推論および行動における配列記憶の重要性を考えると、我々はこの形式の配列記憶 ry 。
新皮質全体の興奮性ニューロンの類似性と、推論及び振舞いに於けるシーケンス記憶の重要性と、に鑑み我々はこの形式のシーケンス記憶が新皮質組織の普遍的な性質であることを提案
? ry さらに、新皮質の細胞層が推論と振る舞いの異なる側面を達成 ry -ションを実装することを提案する。
我々は更に、推論と振舞いとの異なる側面を達成するために同じシーケンスメモリアルゴリズムのバリエーションを新皮質内の細胞レイヤが実装している事を提案
? ry ｰロンとネッ ｰクモデルは、ネッ が細胞活性化のまばらな分散コードを使用する限り、広範囲 ry 。
我々が導入するニューロンのとネットワークのモデルは、セルラアクティベーションの疎分散コードをネットワークが使用する限り、広範囲のパラメータにわたってロバスト
? ry 数に比例して変化します。
ットワークのシーケンス容量は、各 ｰロンのシナプス数に伴ってリニアにスケールします
? ry したがって、 ｰロンは感覚刺激と運動シーケンスの多くの ry を必要とします。
省1
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