[過去ﾛｸﾞ] (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ153 (1002ﾚｽ)
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67: yamaguti 2019/03/08(金)14:27 ID:lgKqio1I(53/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
2chｽﾚ:future Hoken
70(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:29 ID:lgKqio1I(56/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
>25 yamaguti 181201 2233 pKy81yx+?
> >22-23
>>121 yamaguti~貸 170912 1023 PjvPStED \>162 YAMAGUTIseisei~貸 170823 1958 tsN6duMx
>>> 自己同一性
>>
>> 過去スレで解決済
>> >109 yamaguti~貸
>>> >444 427%○料 151018 1948 6xdLDA10
>>> > ( 有機身体と ( 有機 ) ネット上人格 同時稼働 → ハーモニーを奏でる方向性 )
省20
71: yamaguti 2019/03/08(金)14:30 ID:lgKqio1I(57/74) AAS
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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
省4
72: yamaguti 2019/03/08(金)14:31 ID:lgKqio1I(58/74) AAS
BEｱｲｺﾝ: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 。
省8
73: yamaguti 2019/03/08(金)14:32 ID:lgKqio1I(59/74) AAS
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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
省11
74(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:33 ID:lgKqio1I(60/74) AAS
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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。
省15
75: yamaguti 2019/03/08(金)14:34 ID:lgKqio1I(61/74) AAS
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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
省13
76(2): yamaguti 2019/03/08(金)14:35 ID:lgKqio1I(62/74) AAS
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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 外部ﾘﾝｸ:numenta.org
。
省8
77(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:36 ID:lgKqio1I(63/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
図4
セル1
50
55
60
65
70
Vdistal [mV]
50
省11
78(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:37 ID:lgKqio1I(64/74) AAS
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セル2
:
Vdistal [mV]
:
Vinh [mV]
:
Vsoma [mV]
セル3
省10
79(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:38 ID:lgKqio1I(65/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
図8
セルインデックス
7
6
5
4
3
2
1
省11
80(1): yamaguti 2019/03/08(金)14:39 ID:lgKqio1I(66/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
セルインデックス
:
a3
:
セルインデックス
:
ランダム
省9
81: yamaguti 2019/03/08(金)14:41 ID:lgKqio1I(67/74) AAS
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>>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 。
省2
82: yamaguti 2019/03/08(金)14:43 ID:lgKqio1I(68/74) AAS
BEｱｲｺﾝ:nida.gif
>90 yamaguti 190224 2225 WFxvUogS? \>41 yamaguti 190205 1240 X9C1Zb0H? \ \ \ \ \ \>10 yamaguti 1121 0904 sfyGuXNf?
||||||| :
|7| 2chｽﾚ:future HTM Ronbun
||7|
|7| :
|a0| 階層的時間的記憶理論 ( HTM )
|a0| 外部ﾘﾝｸ[pdf]:webcache.googleusercontent.com
|a0| 短縮版
|a0>2chｽﾚ:future
省15
83(1): 2019/03/08(金)14:43 ID:rz7SXGPK(1) AAS
また山口のおっさんか？
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