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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ142
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>>12 > sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif > ネットワークコンバージェンス > > ? ry 表現は、感知された特徴および位置の最近のシーケンスと一致 > 先に議論したように、出力層における表現は、特徴および位置の最近感知されたシーケンスと一致する。 > 複数の出力表現は、感知された特徴および位置が1つの特定の物体に固有でない場合に同時にアクティブになる。 > ? オブジェクトは移動によって探索されるので、出 > ェクトは動きによって探索され、出力は単一オブジェクト表現に収束します。 > 図3は、1列ネッ ry と3列 ry ークの収束速度を示 > 一緒に働く複数の列は認識に必要な感覚の数を減らします。 > > > 図3 > (A)出力層は、各オブジェクトを疎パターンで表現する。 > ? 私たちは最初のオブジェクトでネッ > 私達はネットワークを初めてのオブジェクトでテストしました。 > ? (B)単一の列ネットワークの出力レイヤーにおけるアクティビティがオ ry トに接触するときのア > (B)オブジェクトに接触する時の単一カラムネットワークの出力レイヤにおけるアクティビティ。 > ークは11回の感覚の後に収束する(赤い四角 > ? (C)3つの列のネットワークの出力レイヤーで、オ ry トに接触するときのア > (C)オブジェクトに接触する時の 3 カラムネットワークの出力レイヤでのアクティビティ。 > ? ry は、4つの感覚(赤い矩形)の後にはるかに速く収 > ネットワークは遥かに速く、4つの感覚(赤い矩形)の後に収束します。 > ? 両方の(B、C)において、第1欄の表現は、収束後の目標物体と同じである。 > 両(B、C)において、カラム 1 の表現は、目標物体の表現と収束後同じである。
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