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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ153

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>>72 > sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif > ? ニューロモルフィックコアに直接埋め込まれた自由にプログラム可能なマイクロプロセッサとして、 ry 。 > ｰロモｰ ックコアに直接組込まれた自由なプログラマブルなマイクロプロセッサとして、PPUはHTMルールを実装するためにシステムの可塑性メカニズムを拡張する機能を提供 > ? PPUに関するHTM更新 ry 。 > PPU 上の HTM 更新規則の完全な実装を計画するには、さらなる調査が必要 > > ? ry 、製造プロセスにおける変動や変動など ry 。 > アナログニューロモルフィックハードウェアは、製造プロセスにおけるドーパント変動等によるトランジスタの不整合の影響を受けやすい[Mihai A。Petrovici、2014]。 > これらの変動を補正するには、個々のニューロンを慎重に校正する必要 。 > 問題の複雑さと相互依存変数の数が多 、完璧なキャリブレーションを達成 難 。 > したがって、 ｰクモデルは、コンピューティング基板上の特定の空間的および試行錯誤的変動 耐性 要 。 > 少しランダム化されたパラメータで追加のモンテカルロシミュ は、提示された ｰクの頑健性を調査するために重要 > > 最後に、マルチコンパートメントニューロンモデルは、 ｰロモルフィックプラッ ｰムの新しいバージョンで計画されています。 > この拡張機能セットを利用すると、生物物理学的詳細のレベルが大幅に向上 > これにより、HTMで使用される詳細な樹状モデルが説明され、ホワイトペーパーおよびリファレンス実装に近づくのに役立ちます > > ? HTMモデルの非常に加速された実行への道を開くことに加えて、ry おいて詳細なレベルを ry 。 > HTMモデルの高アクセラレート実行への道を舗装する事に加え、HMFはそのニューロン実装に於てハイレベルな詳細さを提供 > ? ry と柔軟な可塑性の枠組みにより、HTM ry が価値があることを証明します。 > 多区画拡張と柔軟な可塑性フレームワークとにより、HTM理論に関するさらなる低レベルの研究のためのツールとしてこのプラットフォームに価値があると判明すると我々は見込んでいます
ﾛｰｶﾙﾙｰﾙ SETTING.TXT

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