(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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656: 653 [>620sage_yosoku_bunmyaku] 2017/02/15(水) 22:26:32.55 ID:4UMkv2wE Page 39 予測ができるように常に拡張したい。 このため、同じセルの二番目の樹状突起セグメントを取り上げ、訓練する。 二番目のセグメントとして、 以前の時刻ステップのシナプスの状態に最もマッチするものを一つ選択する。 このセグメントに対して、以前の時刻ステップのシステムの状態を用いて、 アクティブなセルに接続しているシナプスの永続値を増加させ、 非アクティブなセルに接続しているシナプスの永続値を減少させる。 シナプスの永続値に対するこれらの変更に一時的と印を付ける。 4) あるセルがフィード・フォワード入力によって予測状態からアクティブ状態41に 変化したときはいつも、そのセルに関連付けられているすべてのシナプス候補の 「一時的」の印を削除する。従ってフィード・フォワードによってセルがアクティブ化 したことを正しく予測したときだけ、シナプスの永続値を更新する。 5) セルがアクティブ状態から非アクティブ状態に変化したとき、 このセルのすべてのシナプス候補について一時的な永続値の変更を元に戻す。 フィード・フォワードによってセルがアクティブ化したこと を間違って予測したときはシナプスの永続値を強化したくないため。 フィード・フォワードによってアクティブになったセルだけを処理するのは リージョンの内部だけであって、それ以外では予測はさらなる予測を引き起こす ry 。しかし（フィード・フォワードと予測の）すべてのアクティブなセルは リージョンの出力となり、階層構造の次のリージョンへと引き継がれる。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/656
657: 656 [>620sage_yosoku_bunmyaku] 2017/02/15(水) 22:27:09.36 ID:4UMkv2wE 一次と可変長42のシーケンスと予測 ry 一つのカラムに対するセルの数を増 ry 減 ry の効果 ry ？ 特に、１カラムに１つのセルしかないとき ry ？ 以前用いた例では、カラム当たり４セルのアクティブなカラムが 100 個の場合、 入力の表現は 4100 通りの異なるコード化が可能 ry 。従って、同じ入力が様々な文脈の中で出現しても混乱しない ry 。例えば、もし入力パターンが単語を表すなら、リージョンは 同じ単語が何度も使われる多くの文章を混乱することなく 41 原文は“inactive to active”となっているが、web 上の forum で “predictive state to active state”の間違いだったとの訂正があった。 (2010/12/14 Sabutai: title “Cortical Algorithms document: praise and suggestions”) 42 “first order” と “variable order”。前者は一つだけの長さのシーケンスと予測、 後者は任意の長さのシーケンスと予測。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/657
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