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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ153 (1002レス)
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ153 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/
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67: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:27:48.37 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1508026331/993#1504872499/60#1508569617/2# Hoken http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/67
71: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:30:33.80 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 投影 : 投射 4 結論と見通し スパイクニューラルネッ としてマシンインテリジェンスアルゴリズムを実装し、 ーロモルフィックハードウェアプラッ ームに移植するには、精度とスケーラビリティの観点から高い要求があ 本稿では、動的シミュ でHTMをうまくモデル化 ? 空間プーラーおよび一時記憶 ry 。 空間プーラー及び時間的記憶 ークの基本機能は、AdExニューロンに基づいて再現 できます ? ry 、概念ソフトウェアの証明はHMFに簡単に転送できます。 ry 。 理論的には、コンセプトネットワークの実証は HMF に簡単に転用できます。これは、高レベルのソフトウェアインタフェースが交換可能になるように設計されているためです。 もちろん、実際のハードウェアプラッ ームでモデルをエミュ ると、新たな課題が発生 ? HTMの学習規則をHMFで利用可能な固有の可塑性機能に適 ry 。 HTM の学習規則を HMFで利用可能なネイティブ可塑性フィーチャに適応させることは重要ではないことが判明しました 学習規則は、従来のSTDPの現在の実装では再現できませんでした。 6 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/71
72: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:31:37.15 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif ? ニューロモルフィックコアに直接埋め込まれた自由にプログラム可能なマイクロプロセッサとして、 ry 。 ーロモー ックコアに直接組込まれた自由なプログラマブルなマイクロプロセッサとして、PPUはHTMルールを実装するためにシステムの可塑性メカニズムを拡張する機能を提供 ? PPUに関するHTM更新 ry 。 PPU 上の HTM 更新規則の完全な実装を計画するには、さらなる調査が必要 ? ry 、製造プロセスにおける変動や変動など ry 。 アナログニューロモルフィックハードウェアは、製造プロセスにおけるドーパント変動等によるトランジスタの不整合の影響を受けやすい[Mihai A。Petrovici、2014]。 これらの変動を補正するには、個々のニューロンを慎重に校正する必要 。 問題の複雑さと相互依存変数の数が多 、完璧なキャリブレーションを達成 難 。 したがって、 ークモデルは、コンピューティング基板上の特定の空間的および試行錯誤的変動 耐性 要 。 少しランダム化されたパラメータで追加のモンテカルロシミュ は、提示された ークの頑健性を調査するために重要 最後に、マルチコンパートメントニューロンモデルは、 ーロモルフィックプラッ ームの新しいバージョンで計画されています。 この拡張機能セットを利用すると、生物物理学的詳細のレベルが大幅に向上 これにより、HTMで使用される詳細な樹状モデルが説明され、ホワイトペーパーおよびリファレンス実装に近づくのに役立ちます ? HTMモデルの非常に加速された実行への道を開くことに加えて、ry おいて詳細なレベルを ry 。 HTMモデルの高アクセラレート実行への道を舗装する事に加え、HMFはそのニューロン実装に於てハイレベルな詳細さを提供 ? ry と柔軟な可塑性の枠組みにより、HTM ry が価値があることを証明します。 多区画拡張と柔軟な可塑性フレームワークとにより、HTM理論に関するさらなる低レベルの研究のためのツールとしてこのプラットフォームに価値があると判明すると我々は見込んでいます http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/72
73: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:32:28.38 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 謝辞 Jeff Hawkins教授に感謝します。 Dr. Karlheinz Meier、Paxon Frady、そしてNumentaチーム。 参考文献 セバスチャンビローデル。 PyHMF - PyNN互換インターフェース HMFシステム、2014a。 セバスチャンビローデル。 ? ry モルフィック ry 上の短期可塑性のキャラクタリゼーションと較正 ーロモー ードウェアチップ上での描出と短期可塑性較正 学士論文、ハイデルベルク大学、2014b。 Romain BretteとWulfram Gerstner。 ? 神経活動の ry 積分 - 発火 ry 神経活性の有効な記述としての適応指数関数積分-発火モデル Journal of neurophysiology、94(5):3637-3642、2005。 Andrew P Davison、DanielBr erle、Jochen Eppler、Jens Kremkow、Eilif Muller、Dejan Pecevski、Laurent Perrinet、およびPierre Yger。 Pynn:神経回路網シミュレータ用の共通インタフェース ニューロインフォマティクスのフロンティア、2008年2月。 ルース・エランソンとヤセル・S・アブ・モスタファ。 デコーダとしてのアナログニューラルネッ 神経情報処理システムの進歩、585-588頁、1991年。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/73
74: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:33:05.76 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif Andrew C FelchとRichard H Granger。 ? ry 仮説異なる ry 発散性能 超幾何接続性仮説 : 異なるシナプス接続性分布を持つ脳回路の散開性能 Brain research、1202:313、2008。 サイモンフリードマン。 ニューロモルフィックハードウェアにおける学習への新しいアプローチ ? ry 大学、2013年、2013年。 博士論文、ハイデルベルク大学、学位論文、。2013年、2013年a。 サイモンフリードマン。 ーロモルフィックハードウェアにおける学習への新しいアプローチ ? ry 、2013年。 博士論文、ハイデルベルク大学、学位論文、2013年、2013年b。 SBファーバー、Fギャルッピー、Sテンプル、LAプラナ。 スピネーカープロジェクト 0018-9219、(99):1 - 14、2014。 SpiNNaker ? Marc-Oliver GewaltigとMarkus Diesmann。 ? 巣( ry )。 Nest ( 神経シミュ ツール ) 。 Scholarpedia、2(4):1430、2007。 Jeff Hawkins、Subutai Ahmad、およびDonna Dubinsky。 皮質学習アルゴリズムと階層的時間メモリ、2011年。 URL http://numenta.org/resources/HTM_CorticalLearningAlgorithms.pdf 。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/74
75: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:34:33.94 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif HBP SP9パートナー。 ニューロモルフィックプラットフォーム仕様 ヒト脳プロジェクト、 ry 。 ヒューマンブレインプロジェクト、2014年3月。 ALホジキンとAFハクスリー。 膜電流の定量的記述と神経における伝導と興奮への応用 Journal of Physiology、117:500-544、1952。 ルノー・ジョリヴェット、フェリックス・シューマン、トーマス・K・バーガー、リチャード・ノー、ウルフラム・ゲルストナー、そしてアーンド・ロス。 定量的単一ニューロンモデリング競合 Biological cybernetics、99(4-5):417-426、2008。 ヴォルフガングマース。 ? 唯一の非線形演算としてwinner-take-allを使った ry winner-take-all を唯一の非線形演算として使ったニューラル計算 Citeseer、2000年。 PaulM lerOliver Breitwieser Mikael Lundqvistライル・ミュラーMatthias EhrlichアランDestexhe Anders LansnerRen誕 Sch fnyJohannes Schemmel Karlheinz MeierさんMihai A. Petroviciさん、Bernhard Voggingerさん。 ? 混合信号ニューロモルフィックモデリングプラットフォームにおけるネットワークレベル異常の特性化と補償 ミクスドシグナルニュー ーフィックモデリングプラッ ームにおける ークレベル異常の描出と補填 PLOS ONE、2014年10月。 doi:dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0108590 。 URL http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0108590 。 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/75
76: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:35:18.20 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif セバスチャンミルナー。 多区画ニューロンモデルエミュレーションの開発 ? 大学、2013 ry 。 博士論文、ハイデルベルク大学、学位論文、2013年、2012年。 ? ry 会社ヌメンタ 株式会社ニューメンタ ? インテリジェントコンピューティングのためのNumentaプラットフォーム(NuPIC)。 URL http://numenta.org/ 。 PavloV。 ティモシュチュク ? アナログk勝者テイクオール神経回路の連続時間モデル アナログ k-winners-take-all 神経回路の時間連続的モデル ? ry 、およびLazaros Iliadisの編集者、 ry 。 Chrisina Jayne、Shigang Yue、及び Lazaros Iliadis 、編集者、ニューラルネットワークの工学応用、コンピュータおよび情報科学におけるコミュニケーションの第311巻、94103頁。 Springer Berlin Heidelberg、2012。 ISBN 978-3-642-32908-1。 7 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/76
77: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:36:52.11 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 図4 セル1 50 55 60 65 70 Vdistal [mV] 50 55 60 65 70 Vinh [mV] 50 55 60 65 70 Vsoma [mV] http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/77
78: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:37:31.39 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif セル2 : Vdistal [mV] : Vinh [mV] : Vsoma [mV] セル3 : t [ミリ秒] 0 50 100 150 200 250 300 350 400 ? ry 含む一時記憶列をトレースします。 ニューロンは、3つのHTMセルを含む時間的記憶カラムをトレースします。 これらの細胞のそれぞれは、体細胞区画、抑制性ヘルパー細胞および2つの樹状セグメントによって表される。 ? ry 近位入力によって作動され、無段階、ステップあたり1つまたは複数 ry ランダムな遠位刺激を ry 。 このカラムは、時間ステップごとに近位 ( 主要樹状突起 ) 入力によって活性化され、ステップ当り 0 又は 1 つ又は複数の細胞を予測するランダムな末梢刺激を受取る。 自動分類アルゴリズムによって示されるように、列はこれらの予測に対して正しい応答パターンを示します。 8 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/78
79: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:38:20.94 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif 図8 セルインデックス 7 6 5 4 3 2 1 0 a1 b1 c1 セルインデックス 7 : 0 a2 : c2 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/79
80: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:39:45.67 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif セルインデックス : a3 : セルインデックス : ランダム ランダム ランダム ? 列インデックス カラムインデックス 0 20 40 60 80 100 120 列インデックス 0 20 40 60 80 100 120 列インデックス 0 20 40 60 80 100 120 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/80
81: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:41:54.04 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >>77-80 ? ry の一時記憶の実装は、 ry 。 LIFニューロンベースの時間的記憶の実装は、異なるパターンを正しく予測します。 予測された細胞は青く、活性細胞は紫色で表示されます。 ネットワークは128列にまたがり、8つのHTMセルのそれぞれが2つの樹状突起セグメントを介して遠位刺激を収集します。 遠位入力のための接続性は外部的に構成された。 ? ry 別々の配列を ry 。 モデルは、サイズ3の3つの別々のシーケンスを提示された。 ? ry 、ランダム入力疎分散表現(SDR)に ry 。 個々のパターンは、ランダム入力を持つ疎分散表現 ( SDR , Sparse Distributed Representation ) によって分離された。 9 http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/81
82: yamaguti [sage] 2019/03/08(金) 14:43:05.61 ID:lgKqio1I sssp://img.5ch.net/ico/nida.gif >90 yamaguti 190224 2225 WFxvUogS? \>41 yamaguti 190205 1240 X9C1Zb0H? \ \ \ \ \ \>10 yamaguti 1121 0904 sfyGuXNf? ||||||| : |7| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1511446164/36-89#-#819-#831-837#868##823-826# HTM Ronbun ||7| |7| : |a0| 階層的時間的記憶理論 ( HTM ) |a0| http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:numenta.com/assets/pdf/whitepapers/hierarchical-temporal-memory-cortical-learning-algorithm-0.2.1-jp.pdf#nyuumenta |a0| 短縮版 |a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/539-676## |a0| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1489740110/22-30 |a0>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/6-82 |||| : ||||>http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1427220599/478-509#742# DensiZunou SekkeiGaiyou |||>http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1481407726/205#-## KanseiZumi HannyouAI/AL ||| : ||| ||>世界の構造を学習する事を新皮質内カラムが如何にして可能たらしめるかの理論 ||| http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/future/1547171604/43-67 ||| |||>423 ー 190116 1128 3ISQmIwx |||>Numentaがブレイクスノ |||| |||| Numenta publishes breakthrough theory for intelligence and cortical computation |||>http://eurekalert.org/pub_releases/2019-01/kta-np011119.php http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/82
83: オーバーテクナナシー [] 2019/03/08(金) 14:43:37.32 ID:rz7SXGPK また山口のおっさんか? http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/future/1552014941/83
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