(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)
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668: 2017/02/22(水)14:16 ID:NK3va3H8(1) AAS
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↓
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669(2): 667 [>620sage_yosoku昨日放о性金属臭] 2017/02/26(日)02:06 ID:vIzrnxYS(1/4) AAS
Page 43
第３章： 空間プーリングの実装と疑似コード
ry プーリング関数48の最初の実装の疑似コード ry
。このコードの入力は、センサー・データ又は前のレベルからのバイナリ配列である。
このコードは activeColumns(t) を計算する。activeColumns(t) は
時刻 t において、フィード・フォワード入力に対して選択されたカラムのリスト ry
時間プーリング関数の入力 ry activeColumns(t) は空間プーリング関数の出力 ry
670: 669 [>620sage] 2017/02/26(日)02:07 ID:vIzrnxYS(2/4) AAS
疑似コードは３つのフェーズ ry 順に実行 ry
ry 1: 各カラムについて、現在の入力のオーバラップを計算する。
ry 2: 抑制の後に勝者となったカラムを計算する。
ry 3: シナプスの永続値と内部変数を更新する。
空間プーリングの学習はオンライン49で行われるが、
フェーズ 3 を単にスキップすることで学習をしないようにすることもできる。
以下、３つのフェーズのそれぞれについて疑似コードを示す。
ry データ構造や補助関数は本章の最後に示す。
初期化
最初の入力を受け取る前に、各カラムの最初のシナプス候補のリストを計算して
省11
671(2): 669 [>620sage] 2017/02/26(日)17:47 ID:vIzrnxYS(3/4) AAS
Page 44
フェーズ 1: オーバラップ
ry 与えられた入力ベクトルについて、そのベクトルと各カラムのオーバラップを計算する。
ry オーバラップは、アクティブな入力と接続されたシナプスの数 ry にブースト値を掛け ry
。もしこの値がminOverlap を下回 ry 0 ry
1. for c in columns
2.
3. overlap(c) = 0
4. for s in connectedSynapses(c)
5. overlap(c) = overlap(c) + input(t, s.sourceInput)
省5
672: 671 [>620sage] 2017/02/26(日)17:49 ID:vIzrnxYS(4/4) AAS
フェーズ 2: 抑制
ry 抑制の後に勝者となったカラムを計算する。
desiredLocalActivity は勝者となるカラムの数を制御するパラメータである。
例えば、 desiredLocalActivity を 10 ry
抑制半径 ry においてカラムのオーバラップ値が高い順に 10 位以内のカラムが勝者 ry
11. for c in columns
12.
13. minLocalActivity = kthScore(neighbors(c), desiredLocalActivity)
14.
15. if overlap(c) > 0 and overlap(c) minLocalActivity then
省5
673(2): 671 [>620sage] 2017/02/27(月)23:47 ID:2got1qbV(1/2) AAS
Page 45
主要な学習規則は 20-26 行 ry 。勝者となったカラムのそれぞれについて、
もしあるシナプスがアクティブであればその永続値をインクリンメントし、
その他の場合はデクリメントする。永続値は 0 から 1 の範囲 ry
28-36 行目ではブーストを実装している。
カラムが接続を学習するための二つの独立したブースト機構がある。
あるカラムがあまり勝者となっていない（activeDutyCycleで観測される）とき、
そのブースト値をインクリメントする（30-32 行目）。
一方、あるカラムのシナプスがどの入力ともあまりオーバラップしない50
（overlapDutyCycle で観測される）とき、その永続値がブーストされる（34-36 行目）。
省2
674: 673 [>620sage] 2017/02/27(月)23:48 ID:2got1qbV(2/2) AAS
AA省
675(2): 673 2017/03/01(水)06:47 ID:3+1CchsD(1/2) AAS
Page 46
データ構造と補助関数
以下の変数とデータ構造が疑似コードで ry
columns
すべてのカラムのリスト
input(t,j)
時刻t におけるこのレベルへの入力。j 番目の入力がオンのとき、input(t, j) は1である。
overlap(c)
ある入力パターンに対する、カラムc の空間プーリング・オーバラップ
activeColumns(t)
省12
676(1): 675 [>620sage] 2017/03/01(水)06:48 ID:3+1CchsD(2/2) AAS
synapse
シナプスを表すデータ構造。永続値と接続元の入力の添え字からなる。
connectedPerm
もしあるシナプスの永続値がこの値よりも大きければ、接続していると判定される
potentialSynapses(c)
シナプス候補とその永続値のリスト
connectedSynapses(c)
potentialSynapses(c) の部分集合で、永続値がconnectedPerm以上のものからなる。
これらは現在カラムc に接続されているフィード・フォワード入力である。
permanenceInc
省5
677(1): 620 2017/03/04(土)02:53 ID:Ncs0Tr2h(1) AAS
>>384 2chｽﾚ:future DSL-AI , JidouPuroguramingu
678: 620 2017/03/13(月)08:28 ID:LIqPYRJX(1) AAS
外部ﾘﾝｸ:google.jp
2chｽﾚ:future
679: 620 2017/03/16(木)12:53 ID:UJLiFlB6(1) AAS
>>528 >>538 >>626 >>644 >>675-676 >>600
2chｽﾚ:future sukoaringu
680(3): 620 2017/03/22(水)06:31 ID:uazBU5uZ(1) AAS
> 2chｽﾚ:future MatuoSensei : Renda
>>552 >>530 >>379 >>381
>>677 DSL-AI
>>384
681: 620 2017/03/24(金)06:59 ID:W8W70aCG(1/2) AAS
TRONCHIP 外部ﾘﾝｸ:google.jp
>>379 >>480 >>483 >>497 >>504 >>582
682(1): 620 2017/03/24(金)07:01 ID:W8W70aCG(2/2) AAS
TRONCHIP >>599 >>608 >>642
>680 × >384 ○ >>479 >>481-483 >>492
683: 620 2017/03/26(日)01:56 ID:d/izoHY4(1/2) AAS
TRON
>>479 >>481 >>>483 >>485 >>490-492 >>494
684: 620 2017/03/26(日)01:57 ID:d/izoHY4(2/2) AAS
TRON
>>500 >>502-504 >>506 >>591 >>>642
685: 620 [sage昨夜4か月ぶり横臥就寝ｵﾉ様] 2017/03/28(火)00:01 ID:yp3ixXqM(1) AAS
>>567
> 一つの HTM リージョンは学習の能力が限定 ry どれだけのメモリ ry 入力が ry 複雑 ry に応じて ry メモリが削減 ry より単純 ry
686(2): 620 2017/03/29(水)01:15 ID:oL56SRZT(1) AAS
強い AI ( AL ) 簡易版実装用資料 ( ほぼ網羅 ) >>680 ( >>552 >>529 引込現象 )
>205 >135 : YAMAGUTIseisei 20161009 >繰返しになるが既にできている ( 自分だけの問題でないので全てを詳らかにできないが自分の師匠がとうの昔に簡易
687(1): 620 [sag] 2017/04/09(日)08:19 ID:XXlcdpGX(1) AAS
>>630 #60#62-64
>パルス ry 頻度が重要 ry よってセルの出力はスカラー値と見 ry 学習はシナプスのウェイトを調整 ry 非線形 ry このタイプの人工ニューロン ry 有益 ry しかし ry 複雑さを捉えておらず ry もっと精巧 ry 必要
>68 spike ry 尖った波形
>樹状突起セグメントは、以前 ry 同時にアクティブ ry セルへの接続 ry で ry 記憶する。そのセグメントは、以前にフィード・フォワード入力によってアクティブ ry を記憶
> HTM ry シナプスは二値の重み ry スカラー値にすることを妨げるものは何も
>Dendrites この本は樹状突起に関するあらゆる ry 16 章では HTM ry 樹状突起セグメントの非線形な性質
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