[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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71: yamaguti 2019/03/08(金)14:30 ID:lgKqio1I(57/74) AAS
BEｱｲｺﾝ: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。
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