[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ144 (1002ﾚｽ)
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26: yamaguti 2018/12/17(月)20:27 ID:wTQbtxsi(5/68) BE AA×

BEｱｲｺﾝ:nida.gif

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26: yamaguti [sage] 2018/12/17(月) 20:27:17.11 ID:wTQbtxsi BE:138871639-?2BP(0) sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif これらのモデルは、神経生理学的信号の起源 な洞察を提供したが、層およびカラムの機能的役割 ルは比較的少ない。 Bastos et al。 （2012）は、皮質柱の微小回路と、予測符号化によって暗示された接続との間の対応につ ry 。 この研究では、Douglas and Martin（2004）の研究に基づく粗い微細回路モデルを使用し、最近の実験的証拠と列間の詳細な接続パターンは欠落していました。 ? ry 、視覚野にどのように注意が払われるかを説明するLAMINARTモデルを説明した。 Raizada and Grossberg（2003）は、視覚野実装想定にどのように注意するかを解説する LAMINART モデルを記述した。 この研究は、L4-L2 / 3ネットワークの解剖学的接続を強調し、知覚的グループ分けがL2 / 3における長距離横方向接続に依存することを提案した。 これは、L2 / 3における安定した物体表現の提案と一致する。 ? ry が、サラウンドからの情報を最適に統合するために ry 。 最適コンテキスト統合の最近の理論は、長距離横方向接続が、体を取囲む周囲の情報を最適に統合する為に使用されることを提案している（Iyer and Mihalas、2017）。 彼らのモデルの構造は、 と広く一致 、 学的基礎 。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1545018277/26
これらのモデルは神経生理学的信号の起源 な洞察を提供したが層およびカラムの機能的役割 ルは比較的少ない は皮質柱の微小回路と予測符号化によって暗示された接続との間の対応につ この研究では の研究に基づく粗い微細回路モデルを使用し最近の実験的証拠と列間の詳細な接続パターンは欠落していました 視覚野にどのように注意が払われるかを説明するモデルを説明した は視覚野実装想定にどのように注意するかを解説する モデルを記述した この研究は ネットワークの解剖学的接続を強調し知覚的グループ分けが における長距離横方向接続に依存することを提案した これは における安定した物体表現の提案と一致する がサラウンドからの情報を最適に統合するために 最適コンテキスト統合の最近の理論は長距離横方向接続が体を取囲む周囲の情報を最適に統合する為に使用されることを提案している 彼らのモデルの構造は と広く一致 学的基礎

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