(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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67: 2015/04/13(月)23:08:45.05 ID:DHaIlj8s(1) AAS
パラダイムシフトという点には大いに賛同します。
今から起りつつあることは、様々な要素が並列的・相互作用的に進行し、特異点というポイントへ集約されてゆくのでは。
場合によっては、これは加速すらし得るのではないかと思っています。
171: 井ノ口智恵美 2015/09/25(金)16:28:26.05 ID:K5h18oo9(2/2) AAS
>>160
私はウイングガンダムゼロ カスタム(EW)に搭乗したいわ。
画像ﾘﾝｸ[jpg]:i.ytimg.com
246: 2016/02/18(木)02:02:14.05 ID:MJ0bNp5F(1/2) AAS
永久に消えない「5Dデータストレージ」を開発。360TBものデータを5次元ナノ構造化
外部ﾘﾝｸ:japanese.engadget.com
325(1): 2016/06/28(火)13:22:43.05 ID:FMxwSamd(1) AAS
Intelがスパコンカンファレンスで「Knights Landing」を正式発表
外部ﾘﾝｸ[html]:pc.watch.impress.co.jp
32-bit単精度浮動小数点演算で6TFLOPS以上、GPUに匹敵。
精査していないがコア数は少なめ（-72、AVX-512採用）のため速度は３次元スタックメモリーのMCDRAM（16GB+帯域＝400+ GB/s）にあるようだ。
メインメモリがDDR4 384GBという点と電力効率が向上（５倍？）してるので、GPU無しでも
人工知能の開発に使えないわけではない。
これにFPGAが乗ることを考慮すれば、前世代に比べると大幅な性能アップなのは間違いない。
418: 2016/09/12(月)09:54:56.05 ID:gLNGap7A(1) AAS
★2ちゃん脳の典型的な症例★
あらゆる物事に対してまず否定から入る
肯定・賛美を認めない。否定に特化した性格
不確実でも都合の良い周辺情報は信用する
情報ソースが2chやコピペブログ、個人のTwitterなどのネットの伝聞
10か0かの極端な思考
(品薄以外は山積み爆死、上位少数以外は皆不人気、値引き＝即投げ売り等)レッテル貼りの多用
(ゆとり、団塊、老害、ネトウヨ、ブサヨ、情弱、中二病、
パクリ、トレス、チョン、やらせ、スイーツ、ビッチ、キモオタ、等)
不幸の娯楽化。(メシウマ思考)上から目線で周囲を見下し、優劣を付けたがる
省9
539(1): YAMAGUTIseisei 2016/11/11(金)13:01:49.05 ID:TfAJHR6G(1/14) AAS
This is the html version of the file 外部ﾘﾝｸ[pdf]:numenta.com .
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Page 1
HIERARCHICAL TEMPORAL MEMORY
including
HTM Cortical Learning Algorithms
VERSION 0.2, DECEMBER 10, 2010
Numenta, Inc. 2010
Use of Numenta’s software and intellectual property, including the ideas contained in this
document, are free for non-commercial research purposes. For details, see
省4
557(3): 556 2016/11/15(火)17:25:53.05 ID:miLjs+zj(2/4) AAS
Page 14
階層 ry 効率 ry 各レベルで学習されたパターンが上位のレベルで組み合わせて再利用 ry
学習時間とメモリ消費を非常に節約する。
説明のため、視覚 ry 。階層構造の最下位レベルでは、
脳は縁13や角などの視覚のごく一部分に関する情報を格納する。
縁は ry 基本的な構成要素である。これらの下位レベルのパターンは中間レベルで ry
曲線や模様などのより複雑な構成要素に集約される。
円弧は耳の縁 ry 車のハンドル ry カップの取っ手 ry
。これらの中間レベルのパターンはさらに集約されて、頭、車、家などの
高レベルな物体の特徴を表す。
省6
602: 601 2016/12/20(火)23:57:21.05 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
605(2): 604 2016/12/22(木)00:35:51.05 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
756(1): 2019/07/04(木)23:50:08.05 ID:7a60wO4w(1) AAS
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