(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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651: 649 [>620sage_yosoku_so] 2017/02/11(土) 12:01:58.10 ID:Xj0b950+ Page 37 時間プーリングがシーケンスを学習し、予測をすることを思い出して欲しい。 基本的な方法は、あるセルがアクティブになったら直前にアクティブであった他のセルとの 接続を形成することである。これによりセルは、そのセルの接続を調べることで いつそれがアクティブになるかを予測 ry 。すべてのセルがこれを行えば、 全体としてそれらはシーケンスを記憶してそれを思い出し ry 予測できる。 ry シーケンスを記憶するための集中記憶装置はなく、 ry 記憶は各セルに分散配置される。 記憶が分散 ry 、システムはノイズや誤りに強くなる。 ry 、疎分散表現の重要な特徴を 2, 3 述べておく ry ry あるリージョンが全部で 10,000 個あるセルのうち、常に 200 個のセルがアクティブ になることで表現を形成しているとしよう（ ry 2%のセルがアクティブ）。 200 個のアクティブなセルで表される特定のパターンを記憶・理解するには ry 単純な方法は、関心がある 200 個のアクティブなセルのリストを作成 ry 。ちょうど同じ 200 個のセルが再びアクティブになったことが分かれば、 そのパターンを理解したことになる。 しかしながら、 ry 20 個だけのリストを作成して、残りの 180 個を無視したとしたら ry ？ ry 200個のセルの異なるパターンにおいてそれら 20 個の部分がちょうどアクティブに なるようなパターンが数多く存在して、間違いだらけに ry はならない。 パターンは大きくかつ疎であるため（ry 10,000 個のうち 200 個のセルがアクティブ）、 20 個のアクティブなセルを記憶することで ry うまく記憶できる。 実際のシステムで間違いが起こる可能性は極めて稀 ry メモリ量を非常に節約 ry http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/651
652: 651 [>620sage_yosoku_so] 2017/02/11(土) 12:03:13.50 ID:Xj0b950+ HTM リージョンのセルはこの特徴を利用している。各セルの樹状突起セグメントは 同じセル内の他のセルへの接続関係の集合を持つ。樹状突起セグメントは ある時点でのネットワークの状態を理解する ry ため、これらの接続を形成している。 周囲のアクティブなセルは数百から数千あるかも知れないが、 ry が接続しなければならないのはこのうちの 15 から 20 程度に過ぎない。 ry 15 個のセルがアクティブと分かれば、その大きなパターンが発生 ry ほぼ確信できる。 このテクニックを「サブサンプリング」と呼び、HTM アルゴリズム全体を通じて利用している。 各セルは多くの異なる分散パターンに関与し、また多くの異なるシーケンスに関与 ry 。ある特定のセルは数十から数百の時間的遷移に関与しているかも ry 。従って各セルは一つではなく、いくつかの樹状突起セグメントを持つ。 ry セルが理解したいアクティビティの各パターンごとに一つの樹状突起セグメントを持つこ http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/652
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