(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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547: 546 [sage] 2016/11/11(金) 13:28:24.59 ID:TfAJHR6G Page 8 序文 人間には簡単にできて、コンピュータには今のところできないようなことがたくさ ry Hierarchical Temporal Memory (HTM) は、新皮質がこの様な機能を発揮する様子を モデル化する技術である。 HTM は人間と同等あるいはそれ以上の多くの認識性能 ry ry 1章は HTM ry 階層構造 ry 、疎分散表現1、時間的な変化に基づく学習 ry 2章は HTM 大脳皮質性学習アルゴリズム2 ry 3章と第 4 章は HTM 学習アルゴリズムの疑似コードを、 空間プーリング及び時間プーリングの2つのパート ry 第2章から第4章を読めば、熟練したソフトウェア技術 ry 実装して実験 ry 1 sparse distributed representation。本書を理解する上で重要な概念だが、 冒頭で述べられているように、残念ながら本書では説明されていない。 理論的基礎は Pentti Kanerva 著 Sparse Distributed Memory に詳しい。 Kanerva 氏は Jeff Hawkins 氏が設立した Redwood Neuroscience Institute (現在は Redwood Center for Theoretical Neuroscience)の研究員。 2 HTM cortical learning algorithms http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/547
548: 547 [sage] 2016/11/11(金) 13:29:50.80 ID:TfAJHR6G Page 9 ソフトウェアのリリース ry ソフトウェアリリースは 2011 年中頃を予定している。 以前の文書との関係 HTM 理論の一部は 2004 年の On Intelligence3、Numenta 社から発行された ホワイトペーパー、Numenta の従業員が執筆した論文など ry 2章から第4章で述べている HTM 学習アルゴリズムは、これまで発表されたことはない。 この新しいアルゴリズムは、Zeta 1 と呼ばれていた我々の第一世代アルゴリズムを置き換 ry 新しいアルゴリズムのことを “Fixed-density Distributed Representations” ないし “FDR” と呼んでいた ry HTM 大脳皮質性学習アルゴリズム4、あるいは単に HTM 学習アルゴリズムと呼んでいる。 我々は、Numenta 社創設者の一人である Jeff Hawkins と Sandra Blakeslee によって書かれた On Intelligence ry この本は HTM という名前で述べてはいないものの、 それは HTM 理論とその背景にあるニューロサイエンスについて、 読みやすくかつあまり技術よりにならずに説明している。On Intelligence が執筆された当時、 我々は HTM の基本原理を理解していたが ry 実装する方法を知らなかった。 ry Numenta 社 ry Numenta, Inc. (www.numenta.com)は HTM 技術を商業的ないし学術的利用のため ry 進捗及び発見を完全に文書化している。我々はまた、我々が開発したソフトウェアを 他の人が研究目的や商業目的で利用できるように提供 ry アプリケーション開発コミュニティが立ち上がることを支援 ry Numenta 社のソフトウェアや知的所有権を研究目的で自由に利用 3 邦訳 「考える脳 考えるコンピューター」ランダムハウス講談社 4 HTM Cortical Learning Algorithms http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/548
624: 623 [sage] 2017/01/11(水) 21:00:08.87 ID:Tu17jTh4 >>623 予測 >>616-619 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 疎 >>611-615 >>619 >>547 http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning- algorithm-0.2.1-jp.pdf#31-32#34-38#63#75#79#80 >621 >>620 自分がそんなにバカに映っているとすれば尚の事 この度の不採択も併せまして私の不徳の致す所でございます http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/624
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