(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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539(1): YAMAGUTIseisei 2016/11/11(金)13:01 ID:TfAJHR6G(1/14) AAS
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Page 1
HIERARCHICAL TEMPORAL MEMORY
including
HTM Cortical Learning Algorithms
VERSION 0.2, DECEMBER 10, 2010
Numenta, Inc. 2010
Use of Numenta’s software and intellectual property, including the ideas contained in this
document, are free for non-commercial research purposes. For details, see
外部ﾘﾝｸ[php]:www.numenta.com
翻訳 株式会社アルトーク 2011/1/25
出典: 外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.numenta.com
脚注はすべて訳者による注釈である。本書の改訂版を確認するには 外部ﾘﾝｸ:ai.altalk.com参照。
575(2): yamaguti~貸 2016/12/02(金)18:43 ID:HgThED5J(1/2) AAS
>> 2chｽﾚ:future
>>539-
第14回全脳アーキテクチャ勉強会 「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
３．大脳新皮質のマスターアルゴリズムの候補としてのHierarchical Temporal Memory (HTM)理論 (NPO法人 あいんしゅたいん 松田卓也氏)
外部ﾘﾝｸ:wba-initiative.org
> コネクトームと新皮質内の情報の流れ
> ry 大きく分けて領野間 ry マクロ・コネクトームと、 ry ニューロン間のシナプス結合を表すミク ry
> 新皮質は6層 ry 、階層内(横方向)はミクロ・コネクトームによる密結合であり、主に時間系列 ry
> 。階層間(縦方向)はマクロ・ ry 疎結合であり、主に静的パターンを処理する。
> 最下層では知覚の入力および筋肉への出力が行われ、最上層は意識あるいは論理的思考を司る。
> 階層を上昇する情報はフィードフォワード(FF)あるいはボトムア ry 下降 ry バック(FB)あるいはトップダ ry
> 。これらの情報の流れはベイジアンネットワークの性質 ry
> ry 。深層学習におけるバック・プロパゲーションはFBとは別物である。実際の脳ではFB情報が重要 ry
> 。FF情報とFB情報は必ずしも対称的ではない。FB情報の方がむしろ多 ry
> 。さらに重要なのは階層内からの情報である。下の階層からくる情報は全体の5-10%にすぎない。
> ry HTM理論では階層内の横からの情報は遷移確率のような時間的情報である。
> ry 、ゼータ1ではFBを扱うがCLAでは扱えず、これはCLAの欠点である。
> 新皮質の6層構造間と領野間の情報の流れについても解明が進んでいる。
> 新皮質への情報はまず４層に入り、そこから2/3層に送られる。
> さらに上の階層へは直接の経路と視床を経由する2種類がある。
> 5層は運動を支配している。
> 6層からはFBで１層に入る。
> CLAアルゴリズムでは4層と2/3層は実装されているが、5層と6層は実装されていない。
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