(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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555: 551 [sage] 2016/11/13(日) 11:13:59.03 ID:5tF5+oR3 Page 12 ry 。HTM のメモリは階層的な構造であり、時刻の概念が内在している。 情報は常に分散型の様式で保存される。HTM の利用者は階層のサイズを指定し、 何に対してそのシステムを訓練するのかを決める。 ry HTM ネットワークは ry 、階層構造、時間と疎分散表現（ ry ）の主要機能を包含する限り、 我々は汎用的なコンピュータを使ってモデル化することができる。 我々はいずれ、HTM ネットワークに特化したハートウェアを作ることになる ry 本書では我々は HTM の特徴と原理を、人の視覚・触覚・聴覚・言語・行動を例にして表す。 ry 。しかしながら、HTM の能力は汎用的であることを心に留め ry 。HTM は学習と予測の機械であり、様々な種類の問題に適用可能である。 HTM 原論 ry なぜ階層的な組織が重要なのか、HTM のリージョンはどのように構成されるか、 なぜデータを疎分散表現で格納するのか、なぜ時間ベースの情報がクリティカルであるのか。 階層構造 ry 。リージョンは HTMにおける記憶と予測の主要構成要素 ry 。 通常、各 HTMリージョンは階層構造の 1 レベルを表す。 階層構造を上がるに伴って、常に集約11がある。 子リージョンの複数の要素が親リージョンの一つの要素に集約 ry 階層構造を下がるに伴って、フィードバック接続による情報の発散12がある。 （リージョンとレベルはほとんど同義 ry 。リージョンの内部的な機能 ry 「リージョン」の用語 ry 、特に階層構造の中でのリージョンの役割を指すときに「レベル」の用語を用いる） 11 convergence 12 divergence http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/555
556: 555 [sage] 2016/11/15(火) 01:13:22.00 ID:miLjs+zj Page 13 図 １-１ ４階層の階層構造に配置された４つの HTMリージョンを単純化して表した図。 情報は階層間及び階層内部で通信 ry 複数の HTM ネットワークを結合することもできる。 ry 。 例えば、一つのネットワークが音声情報を処理し、他 ry が映像情報を処理する場合 ry 。各個別のネットワークがトップに向かうにつれて集約 ry 図 １-２ 異なるセンサから集約するネットワーク http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/556
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
588: 587 [sage] 2016/12/10(土) 02:00:38.64 ID:O8le5YJ4 4 > 人工知能が語られる時、ほとんどの場合はソフトウェア ry > 、ハードウェアのことが触れられることは極めて少ない。 > 「あと、ハードウェアの研究をやらないと革新的なものは作れない ry > 。日本は伝統的にニューロンのハードウェア化の分野で世界をリード ry > 。今ではニューロモーフィック >>555 > HTM ネットワークは ry 、階層構造、時間と疎分散表現（ ry ）の主要機能を包含する限り、 > 我々は汎用的なコンピュータを使ってモデル化することができる。 > 我々はいずれ、HTM ネットワークに特化したハートウェアを作ることになる ry >>554 > 人工知能エンジン Deep Insights > 汎用人工知能 Project N.I. > 汎用人工知能用ハードウェア開発 > ・Connectome機能実現 > 汎用人工知能 > （世界初のAGI） > ・マスターアルゴリズム > ・ソフトウェアレス http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/588
613: 611 [sage] 2016/12/29(木) 22:47:22.33 ID:1nUl0klS >611 >>541 >>555 >>562-563 >>570-571 >>578-579 >>604-605 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/613
619: 618 [sage] 2017/01/10(火) 06:41:13.03 ID:xuLIsBiQ Page 30 。セルが ry セルとの横方向の接続によってアクティブ ry 「予測状態」と呼ぶ（図 ２-３）。 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リージョンの ry 予測はステップ 2)で作成した、すべての以前の入力からの文脈を含む表現に基づ ry リージョンが予測をするときは、将来のフィード・フォワード入力によって アクティブになると考えられるすべてのセルをアクティブ（予測状態）にする。 リージョンの表現は疎であるので、同時に複数の予測がなされ得る。 例えばカラムのうちの 2%が入力によってアクティブになるとすると、 カラムの 20%が予測状態のセルとなることで10 個の異なる予測がなされ得る。 ry 40% ry 20 個 ry 。各カラムが 4 個のセルからなり、一度に一つだけがアクティブ になるとすれば、セル全体の 10%が予測状態 ry 今後、疎分散表現の章が追加されれば、異なる予測が混じり合っても、 リージョンは特定の入力が予測されたのかそうでないのかを高い確信 ry リージョンはどうやって予測 ry ？ 入力パターンが時間と共に変化するとき、 カラムとセルの異なる組み合わせが順次アクティブになる。 あるセルがアクティブになると、周囲のセルのうちすぐ直前にアクティブだったセルの 部分集合への接続を形成する。これらの接続は、そのアプリ ry で必要とされる学習速度 に応じて早く形成されたりゆっくり ry 調整できる。 その後、すべてのセルはこれらの接続を見て、 どのセルが同時にアクティブになるかを探さなくてはならない。 もし接続がアクティブになったら、 セルはそれ自身が間もなくアクティブになることを予測することができ、予測状態に入る。 よってある組み合わせのセルがフィード・フォワード入力によってアクティブになると、 ひき続いて起こると考えられる他の組み合わせのセルが予測状態になる。 ry 歌を聞いていて次の音を予測 ry 瞬間と同様 ry >>541 >>555 >>557-558 >>561-564 >>570 >>578-579 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/619
630: 629 [sage] 2017/01/19(木) 14:23:36.84 ID:t0dB5g0K >>629 予測 >555 >>557-564 >>570-596 >>616-619 >>623 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#31-34#37-42#48-55#62-63#71#73-75#77-80 ##4 #12#14-18#20-24#26#28-31 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/630
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