(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171

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47: yamaguti [sage] 2019/09/02(月) 00:27:04.01 ID:SPnkrttr

２．２．４。 シナプス学習則

私たちの  ｰロンモデルは、ほとんどのニューラルモデル  の学習則に2  変更  要
? 第一に、学習は「潜在 ry 成長させ除去することによって行われる（ ry 。
一  「潜在的な」シナプスのプールから  プスを成長させる事と除去する事とによって学習が起きる（Chklovskii et al。、2004）。
二  ヘブの学習とシナプスの変化は  ｰロン全体ではなく、樹状突起セグメントのレベルで起こる（Stuart and H sser、2001）。

潜在的シナプス
? ニュ  が活動のパ ry ｰンで活動的な細胞のサブセットに接続する一組の並置 ry ）を必要とする。
ｰロンがアクティビティパターンを認識するためには、認識されるパターンに於てアクティブな細胞、のサブセットへと接続する並置されたシナプス（典型  １５から２０）一組  要

? ry された一連の新しいシナプスの形成によっ
新  パターンを認識  の学習は、樹状セグメント上に配置された新シナプスのセットの編成によって達成

? 図5は、シミュ ry おける新しいシナプスの形成をモデル化する方法を示
図 5 が示すのは、シミュ  HTMニューロンに於ける、新シナプスの編成を、我々がモデル化する方法です。 >>39
? 各樹状突起セグメントについて、樹状 ry ントとシナプスを形成する可能性がある  ｰク内の他の細胞との間の一連の「潜在的な」  プスを維持する（ ry 。
樹状突起セグメントと、そのセグ  とのシナプスを潜在的に可能としたそのネッ  ｰク内他細胞と、の間の「潜在的」  プスセットを我々は各樹状突起セグ  に維持する（Chklovskii et al。、2004）。
潜在的シナプスの数は実際のシナプスの数よりも大
? ry プスに割り当
プスの成長段階を表す「永続性」と呼ばれるスカラー値を、それぞれの潜在的シナプスに我々は割当  。
? ゼロ ry 値は、シナプス ry 突起を表しますが、それは成長を始めていません。
プスを形成する可能性を持つ軸索と樹状突起とを、ゼロに近い永久値は、表しますがそれは成長を始めさせていません。
1.0の永続値は、大きな完全に形成されたシナプスを持つ軸索と樹状突起を表  す

>>39 [図5の原稿の終わりを見る]

永続値は、ヘブ風の規則を使用して増減さ  。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1567327896/47

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