(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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92(1): 2015/05/05(火) 00:29:33.68 ID:Pbm4xFyf(1/4)調 AAS
>>91
＞成長速度によって指数的か直線的かを判断するのは無理
それが本当なら、例えばある時点の成長の度合が指数関数で表される事象と一次関数で表される事象の２つがあったとして、
それぞれを時間で微分した導関数(つまりは成長速度)は互いに区別がつかない事になってしまうんだが、
どんだけトンデモな事言ってるか、自覚してる？
173: 2015/09/26(土) 15:12:08.68 ID:UwzgOrpP(1)調 AAS
ナノマシンについて語ろうよ
417(1): YAMAGUTIseisei [sage_teoff] 2016/09/12(月) 01:28:39.68 ID:zJmk3Nkm(1/8)調 AAS
2chｽﾚ:future
> こういう流れで分散 OS のサワリの話すら出た例 ry
:
> OS レベルメタオブジェクトやらの難しい話 ( 自分も詳しくない ) でなく
> 単に >>806 の自律補助拡張が OOPL インスタンスの投影との話さえ ry
未調査 : DeepPredNet → Python 版も ? → Python は Amoeba ( 分散 OS ) 生まれ
→ Amoeba API レベル親和性 ? → Ruby Amoeba 融合 進捗 ?
→ Ruby インスタンス ≒ DeepPredNet パーツ ? >>384
562(4): 561 2016/11/18(金) 23:35:37.68 ID:fnVQMg28(1)調 AAS
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の一部に接続され、各セルは同一リージョン内の他のセルに接続する（ ry 図 ry ない）。
この HTM リージョン及びそのカラム構造は新皮質リージョンの一つの層に等価 ry
HTM リージョンは新皮質リージョンのほんの一部と等価であるに過ぎないものの、
複雑なデータ列の推論と予測 ry 多くの問題に有益 ry
疎分散表現
新皮質のニューロンは高度に相互接続しているが、わずかなパーセンテージのニューロン
だけが一度にアクティブになるように抑制ニューロンによって保護されている。
よって脳内の情報は常に、数多く存在するニューロンのうちのわずかなパーセンテージ
のアクティブなニューロンによって表されている。この様なコード化は「疎分散表現」 ry
「疎」とは、わずかなパーセンテージのニューロンだけが一度にアク ry
。一つのアクティブなニューロンは何らかの意味表現に関わっているが、
いくつかのニューロンの文脈の中で解釈されて初めて完全に意味 ry
ry HTM リージョンの記憶の仕組みは疎分散表現に依存 ry 。
ry 入力 ry 疎であるとは限らないので、HTM リージョンが最初に ry 疎分散表現に変換 ry
ry リージョンが 20,000 ビットの入力 ry
。入力ビットの中の”1”や”0”の割合は、時間と共に非常に頻繁に変化 ry
ry 、またあるときは 9,000 個のビットが”1”であったりする。
HTMリージョンはこの入力を 10,000 ビットの内部表現に変換して、
入力 ry の 2%にあたる 200 ビットが一度にアクティブになるようにする。
ry 入力が時間と共に変化するに従って、内部表現もまた変化するが、
10,000 ビットのうち約 200 ビットが常にアクティブになる。
リージョン内で表現可能なものの数よりも起こりうる入力パターンの数の方が
ずっと大きいから、この処理によって多くの情報が失 ry 、と思 ry
。しかしながら、どちらの数も途方もなく大きい。
ry どのようにして疎表現を作成 ry 後述する。 ry 情報のロスは ry 問題にならない。
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