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>>648 > 5) 自己調整的な受容野 > 実物の脳は高い可塑性38を示す。 > 新皮質のリージョンは、様々な変化に反応してまったく異なる事柄の表現を学習できる。 > もし新皮質の一部が損傷したら、 ry 他の部分によって表現するように調整される。 > もし感覚器官が損傷したり変化したりすると、 > それに関連付けられていた部分の新皮質は何か他のことを表現するように調整される。 > システムは自己調整的である。我々の HTM リージョンにも同様の柔軟性を求めたい。 > あるリージョンに 10,000 個のカラムを割り当てたら、 > 入力を 10,000 個のカラムで最適に表現する方法を学習するべき ry > 入力の統計的性質が変化したら、カラムは ry 最適に表現するように変化するべき ry > まとめると、HTM の設計者はリージョンに任意のリソースを割り当てることができて、 > そのリージョンは利用可能なカラムと入力の統計的性質に基づいて入力を最適に表現 ry > できるべきである。 > 一般的な規則は、リージョンのカラムがより多くあれば、 > 各カラムは入力のより大きくより詳細なパターンを表現 ry > 。なお一定の粗さを保つが39、カラムは普通、より稀にアクティブになる。 > > 38 plastic。かそせい。物理的な可塑性とは固体に外力を加えて変形させ、 > 力を取り去ってももとに戻らない性質のこと。 > 脳の可塑性とは経験に応じて神経回路の組み換えや再構成を行う能力のこと。柔軟性、適応性。 > 39 粗さ(sparsity)はアクティブになるカラムの割合。カラムの数が増えても粗さは一定ということ。
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