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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ171

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>>44 > ? ry 層にどのように表れているかを示していることを示 > 図2は、これら2つの表現が皮質ニューロンの細胞層に表れている事を我々がどの様に提案しているかを示 > 図２のパネルは、新皮質の単一細胞層を通るスライスを表す（図２Ａ >>34-35 >>34 >>35 > わかりやす ために、パネルは大幅に簡略 > ? 図２Ｂは、シ が学習される前に ｰクが２つ ry をどの ry かを示す。 > 2 つの入力シーケンスをネッ ｰクが ｰケンス学習前にどの様に表すかを図 2B は示す。 > 図２Ｃは、シｰ が学習された後に ｰクがどのように同じ入力を表すかを示 > ? > ｰクへの各 ｰドフォワード入力は、アクティブミニカラムのスパースセットに変換されます。 ( 新皮質のミニカラムは複数の細胞層にまたが る。 ここでは、1 細胞層の 1 ミニカラム内のセルのみを我々は参照 ) > ミニカラム内のすべてのニュ は、同じ ｰドフォワード受容野を共有 > ? > 予期しない入力が到着すると、選択 ミニカラムの中の全セルが入力パターンを認識してアクティブになります > ? > しかし 以前に学習されたシーケンスの文脈では、ミニカラム内のセルのうちの１つまたは複数は脱分極する事になる。 > ? > 脱分極細胞は活動電位を生成する最初の細胞になり、近くの他の細胞を抑制 。 > したがって、予測された入力は、特定の位置において、特定の順序で、特定の要素に固有の非常にまばらなパターンの細胞活性化をもたらす > > >>34-35 >>34 >>35 [ここの図2原稿の終わりを見る]
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