(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171

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45: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:21:41.92 ID:SPnkrttr

? 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  _ttp://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1566534326/39
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

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/45

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