(情報科学)技術的特異点と科学･技術等 1 (ナノテク) [転載禁止]©2ch.net (840ﾚｽ)
上下前次1-新
589: 588 2016/12/10(土)23:38 ID:O8le5YJ4(4/4) AAS
>>588
>720 : YAMAGUTIseisei 2016/11/08(火) 19:12:02.03 ID:TGuKiqAY
> 外部ﾘﾝｸ:google.jp
> 2chｽﾚ:future
590(3): 578 2016/12/11(日)19:26 ID:MuR51IGq(1) AAS
Page 22
測するには、現在の単語だけでは全く不十分 ry ”and” の次に
“seven” が来ることもあれば、 ry 。ときにはほんの少しの文脈で予測 ry
“four score and” と分かれば次の “seven”を予測できる。
他の場合はフレーズが繰り返される場合 ry 、より長い文脈を使う必要がある。
4) 予測は安定化に ry
あるリージョンの出力はその予測である。
HTM の特徴の一つは、リージョンからの出力はより安定 ry
。安定とはつまり、階層構造の上位に行くほどよりゆっくりと変化し、長く継続 ry
。リージョンは ry 可能なときは時間軸の複数ステップ先 ry 5 ステップ先 ry
省14
591(2): yamaguti~貸 2016/12/13(火)00:25 ID:6R7yQBQ0(1) AAS
AA省
592(2): 590 2016/12/14(水)01:08 ID:DKLgam/3(1/2) AAS
Page 23
行動20
我々の行動は我々が感じることに影響を及ぼす。
目を動かすに従って、網膜は変化する入力を受け取る。
手や指を動かせば、触った感触が変化する様子が脳に届く。
我々の ry 動作は、我々が感じることを変化させる。
センサ入力と筋肉運動は緊密に絡み合っている。
数十年来の主要な見方では、
新皮質の単一のリージョンである第 1 運動野が、新皮質内で運動を指令 ry
その後、新皮質内のほとんどないしすべてのリージョンは、
省11
593: yamaguti~貸 2016/12/14(水)23:41 ID:DKLgam/3(2/2) AAS
粗粒度 : 関数等 ( 評価関数 ⇔ 特徴量 )
細粒度 : ニューロン ( モーフィック型ニューロン : 自律傾向増 )
594: 古屋遥人 2016/12/15(木)14:32 ID:doGlKNHI(1/2) AAS
俺の名前は古屋遥人。
職業はミュージシャン。
画像ﾘﾝｸ[jpeg]:i.imgur.com
東京都港区出身・在住。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
祖父は海軍大佐の古屋豪太。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
趣味は読書。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.imgur.com
特技はゲーム。
省4
595: 古屋遥人 2016/12/15(木)14:33 ID:doGlKNHI(2/2) AAS
今泉大輔氏「脳髄にインジェクションして欲しいのか？リモートコントロールで廃人になりたいのか？」
外部ﾘﾝｸ:togetter.com
596(2): 592 2016/12/15(木)22:58 ID:My+qmdF2(1) AAS
Page 24
第２章： HTM 大脳皮質性学習アルゴリズム
ry 。第３章と第４章は疑似コードを用いて学習アルゴリズムの実装方法 ry
用語説明
ry ニューロサイエンスの用語を使用する。セル22、シナプス23、
シナプス候補24、樹状突起セグメント25、カラム26などの用語 ry
。学習アルゴリズムは理論上の必要に応じてニューロサイエンスの細部に照らし ry
。しかし ry 性能の問題 ry 働きを理解したと感じたときには処理速度を向上させる別の方法 ry
、生物学的な詳細に厳格にこだわるのではなく、同じ結果が得られさえすれば ry
ニューロサイエンスの用語 ry としばしば違う ry
省12
597(3): yamaguti~貸 2016/12/17(土)01:24 ID:6O1Nu3vi(1/2) AAS
>502 : yamaguti~kasi 2016/12/16(金) 12:12:06.60 ID:2MPdD9+O
> 価値貯蔵システム = 記憶システム
> ネイティブ記憶システム = ネイティブマスターアルゴリズム
>512 : yamaguti~kasi 2016/12/16(金) 12:40:04.58 ID:2MPdD9+O
>> 近似三次元空間 + α
> 価値貯蔵システム ≠ 物質システム
> 価値貯蔵システム ≠ 数値システム
raw 記憶 テンポラル記憶 : HTM
→ 非物体サービス価値ライブ貯蔵
情報物理統一動記憶システム ≒ 科学哲学大統一理論 = raw マスターアルゴリズム
省2
598(1): yamaguti~貸 2016/12/17(土)23:58 ID:6O1Nu3vi(2/2) AAS
>>597 2chｽﾚ:future
>499 : yamaguti~kasi 2016/12/16(金) 11:54:38.67 ID:2MPdD9+O
> 2chｽﾚ:future SeisanButuUrimono
>
> × 価値を評価するモノサシ、評価基準として通貨は必要
> △ 価値を評価するモノサシ、評価基準として何かは必要
> ○ 価値を評価する、何かは必要
帳簿ベース価値貯蔵 ( 経済学 ) ⇔ 動的テンポラル記憶システムベースライブ価値貯蔵
599(5): 597 2016/12/20(火)00:26 ID:ymkk5AtR(1/4) AAS
>>597-598
高レイヤ文脈用テンポラル記憶選択機構 ( 海馬系 )
http://ｍ.youtube.com/watch?v=3KrArkmPo4A
北村貴司（きたむらたかし） マサチューセッツ工科大学 上級研究員 【日本神経科学会 市民公開講座・脳科学の達人2016】
HTM アクティブ非アクティブ系根源文脈回路大規模専用回路化 ?
>>562-590#564#578-579
外部ﾘﾝｸ[pdf]:webcache.googleusercontent.com
TRONCHIP 間接アドレッシング ( マスターアルゴリズム 自発的対称性の破れ ) 機構 MMU キュー応用
>>379 >>479-504#480#483#497 >>582
2chｽﾚ:future
省3
600(4): 599 2016/12/20(火)18:13 ID:ymkk5AtR(2/4) AAS
>>599
× http://ｍ.youtube.com/watch?v=3KrArkmPo4A
○ 動画ﾘﾝｸ[YouTube]
× 非リンク
○ 被リンク
601(2): 596 2016/12/20(火)23:56 ID:ymkk5AtR(3/4) AAS
Page 25
する。 ry これら２つのアクティブ状態以上の詳細なモデル化の必要性はない ry
個々のアクション状態の強さの程度、アクティビティの発生頻度を表すスカラー量
などはモデル化する必要性を見いだせない。分散表現の利用は、
セルのアクティビティの程度を表すスカラー量をモデル化することを凌駕 ry
樹状突起セグメント
HTM セルは比較的リアルな（ ry 複雑な）樹状突起モデルを持つ。各 HTM セルは理論的に
一つの主要樹状突起セグメント29と 10~20 個の末梢樹状突起セグメント30を持つ。
主要樹状突起セグメントはフィード・フォワード入力 ry
末梢樹状突起セグメントは周辺のセルからの横方向の入力 ry
省8
602: 601 2016/12/20(火)23:57 ID:ymkk5AtR(4/4) AAS
シナプス
ry 二値のウェイトを持つ。生物学上のシナプスは可変値のウェイト ry 確率的・不安定 ry
生体ニューロンはシナプスのウェイト値の正確な値に依存しているはずがない ry
。HTM の分散表現及び我々の樹状突起の計算モデルを利用すれば、
HTM シナプスに二値のウェイトを割り当てても何ら悪影響はないはずである。
シナプスの形成及び切断をモデル化 ry ２つの追加 ry ニューロサイエンスから援用した。
一つ目は、シナプス候補の概念である。これは樹状突起セグメントに十分近い位置を通る
すべての軸索を表し、シナプスを形成する可能性があるものである。
二つ目は、永続値である。これは各シナプス候補に割り当てられたスカラー値である。
ry 軸索と樹状突起の間の接続の度合 ry 度合は生物学的には、完全に分離した状態から、
省6
603: 槙林聖二 2016/12/21(水)17:44 ID:tbiKezrL(1) AAS
僕の名前は槙林聖二。
職業はテロリスト。
サイレントテロで経済をどん底に叩き落とそうぜ50
2chｽﾚ:eco
東京都出身・在住。
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趣味は読書。
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特技はシステマ。
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省5
604(6): 601 2016/12/22(木)00:34 ID:kuCFO/r6(1/2) AAS
Page 26
永続値は 0.0 から 1.0 まで ry 。学習にはシナプスの永続値の増加や減少が含まれる。
シナプスの永続値がしきい値を超えたら、ウェイト値 1 で接続されたことを表す。
しきい値より下回っていたら、ウェイト値 0 で切断 ry
概要
仮に読者が HTM リージョンだ ry 。貴方の入力は数千ないし数万のビット ry
センサ入力データや、階層構造の下位の他のリージョンから来たデータである。
それらは複雑にオン・オフしている。これらの入力に対して貴方は何が出来るか？
我々はその答えを単純な形態で既に説明した。
各 HTM リージョンはその入力の共通のパターンを探し、 ry シーケンスを学習する。
省5
605(2): 604 2016/12/22(木)00:35 ID:kuCFO/r6(2/2) AAS
ry 詳細 ry
1) 入力の疎分散表現を作成する
リージョンへの入力を想像するには、それを巨大なビット列と考えるとよい。
脳内ではこれらはニューロンからの軸索にあたる。任意の時点で、
これらの入力のある部分はアクティブ（値１）、他の部分は非アクティブ（値０）である。
アクティブな入力ビットの比率は変化する。例えば0%から60%としよう。
HTMリージョンで行う最初の事は、この入力を疎な新しい表現に変換 ry
。例えば、入力のうち40%がオンかも知れないが、新しい表現では2%だけがオン ry
。HTMリージョンは論理的にはカラムの集合 ry カラムは1又はそれ以上のセルから成る。
カラムは論理的には2Dの配列状に配置できるが、これは要件ではない。
省6
606: 染谷伸晃 2016/12/22(木)13:42 ID:xB2eN/Pk(1/2) AAS
僕の名前は染谷伸晃。
職業はテロリスト。
サイレントテロで経済をどん底に叩き落とそうぜ50
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東京都出身・在住。
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趣味は読書。
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特技はシステマ。
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省5
607: 染谷伸晃 2016/12/22(木)14:46 ID:xB2eN/Pk(2/2) AAS
デザイナーベビーの失敗作。
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608(1): yamaguti~貸 2016/12/23(金)12:48 ID:s0gy4sJo(1) AAS
>>2chｽﾚ:future
>>582 >599
> TRONCHIP 間接アドレッシング ( マスターアルゴリズム 自発的対称性の破れ ) 機構 MMU キュー応用
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