(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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604: 601 [sage] 2016/12/22(木) 00:34:59.55 ID:kuCFO/r6 Page 26 永続値は 0.0 から 1.0 まで ry 。学習にはシナプスの永続値の増加や減少が含まれる。 シナプスの永続値がしきい値を超えたら、ウェイト値 1 で接続されたことを表す。 しきい値より下回っていたら、ウェイト値 0 で切断 ry 概要 仮に読者が HTM リージョンだ ry 。貴方の入力は数千ないし数万のビット ry センサ入力データや、階層構造の下位の他のリージョンから来たデータである。 それらは複雑にオン・オフしている。これらの入力に対して貴方は何が出来るか？ 我々はその答えを単純な形態で既に説明した。 各 HTM リージョンはその入力の共通のパターンを探し、 ry シーケンスを学習する。 シーケンスの記憶から、各リージョンは予測 ry もう少し説明 ry 以下の３ステップ ry 1) 入力の疎分散表現を作成する 2) 以前の入力の文脈に基づいて、入力の表現を作成する 3) 以前の入力の文脈に基づいて、現在の入力からの予測をする http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/604
605: 604 [sage] 2016/12/22(木) 00:35:51.05 ID:kuCFO/r6 ry 詳細 ry 1) 入力の疎分散表現を作成する リージョンへの入力を想像するには、それを巨大なビット列と考えるとよい。 脳内ではこれらはニューロンからの軸索にあたる。任意の時点で、 これらの入力のある部分はアクティブ（値１）、他の部分は非アクティブ（値０）である。 アクティブな入力ビットの比率は変化する。例えば0%から60%としよう。 HTMリージョンで行う最初の事は、この入力を疎な新しい表現に変換 ry 。例えば、入力のうち40%がオンかも知れないが、新しい表現では2%だけがオン ry 。HTMリージョンは論理的にはカラムの集合 ry カラムは1又はそれ以上のセルから成る。 カラムは論理的には2Dの配列状に配置できるが、これは要件ではない。 ry 各カラムは入力ビットのユニークな部分集合（普通は他のカラムと重なるが、 完全に同じ部分集合になることはない）に接続される。結果として、 異なる入力パターンからは、レベル全体では異なるカラムのアクティベーションを得る。 最も強いアクティベーションを得たカラムは、 弱いアクティベーションを得たカラムを抑制、ないし非アクティブ化する。 （抑制は非常に局所的範囲からリージョン全体までの範囲で変化する円の ry ）入力 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/605
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