[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171 (1002ﾚｽ)
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45(1): yamaguti 2019/09/02(月)00:21 ID:SPnkrttr(13/29) AAS
? ry
２．２．２。 基底シナプスはシーケンス記憶の基礎である
この理論 、細胞はそれらの基底シナプスを使って入力パターン間の遷移を学習 。
新 ｰドフォワード入力のたびに、いくつかの細胞はそれらの近位シナプスを介して活性になる
? ry そして再びパターンを見ると、 極し、それによって次 ry おけるそれら自身
他の細胞は、それらの基底 プスを使用し この活性パターンを認識することを学び、そしてそのパ を再び見ると、脱分極しそれによって、次の入力に於ける彼ら自身の ｰドフォワード活性化を予測
ｰドフォワード入力はセルをアクティブにし、基礎入力は予測を生成 。
次の入力が現 予測と一致する限り ｰケンスは継続 （図3 >>36
図３Ａは、 ィブセルと予測セルの両方を示 、ネッ ｰクは以前に学習したシｰ に従う
>>36 [ここの図3原稿の終わりを見る]
多 場合、ネッ ｰクは複数の同時予測 。
、シーケンス「ABCD」と「XBCY」を学習した後、システムをあいまいなサブシーケンス「BC」だけにさらすとします
? ry 、システムに「D」と「Y」の両方を同時に予測させます。
この場合、「D」と「Y」との両方を同時にシステムが予測する事を我々は欲する。
図３Ｂは、入力があいまいなときにネッ がどのように 複数の予測 示 >>36
? 誤りの可能性が低いときに行うことができる同時
誤り可能性小なまま成せる同時予測の数も、式（１）によって計算 _2chｽﾚ:future
予測は非常にまばら 傾向 ので ｰクが混乱 なく同時に何十ものパターンを予測 可
? スパース表現
入力がいずれかの予測に一致すると、正しい過疎表現になります
?
入力がどの予測にも一致しない場合、カラム内の全セルが ィブになり、予期せぬ と示します
?
ミニカラム内のすべてのセルは同じ ｰドフォワード応答を共有しますが、それらの基底 プスは異 パターンを認識
?
したがって、ミニカラム内のセルは、学習された異なる一時的なコンテキストで一意に応答し、入力が予想される場合は全体的アクティビティ が疎になります。
両 観察 （Martin and Schr er、2013; Vinje and Gallant、2002; Yen et al。、2007
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