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はシーケンスを理解し、予測 ry C, D, E, F を予測する。
B のセル33は既にアクティブであるから
B, C, D, E, F がそれぞれ 2 つのアクティブな状態のどちらかになる。
ry 次の音 C ry アクティブ状態のセルと予測状態のセルの集合は C, D, E, F, G を表す。
入力パターンは B から C へとまったく違うものに変化したが、20%のセルだけが変化 ry
ry の出力はリージョン内のすべてのセルのアクティブ状態を示すベクトル
で表されるので、この例の出力では入力に比べて 5 倍安定 ry
階層構造を上に登るに従って時間的な安定性が増加 ry
表現に文脈を追加して予測を行う 2 つのステップを「時間プーリング」 ry
シーケンスに対してゆっくりと変化する出力を生成することで、
時間と共に順に現れる異なるパターンを「プールする」34。
ry 別のレベルで詳細化 ry 空間プーリングと時間プーリングで共通の概念から始 ry
共通概念
空間 ry と時間プーリングの学習は似て ry 、セル間の接続関係、あるいはシナプス
の形成を含む。
時間プーリングは同じリージョン内のセル間の接続を学習する。
空間プーリングは入力ビットとカラムとのフィード・フォワード接続を学習する。
二値ウェイト
HTM のシナプスは 0 又は 1 ry 。多くの他のニューラルネットワークモデルでは
0 から 1 の範囲で変化するスカラー値のウェイトを用いるのと異な ry
33 英文では cells と複数形なので、B を表すセルは一つではないことが分かる。
A, B, C,...のそれぞれに対応する疎分散表現は、
リージョン全体の 2%のセルの組み合わせで表される。
34 何かを貯めこんで蓄積するというニュアンスから、時間に関する情報を蓄積 ry

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