Возможности - раздел Медицина, Про Интеллект. Временная иерархическая память Самая Передовая Возможность Технологии Htm – Это Ее Способность Обнаруживать ...
Самая передовая возможность технологии HTM – это ее способность обнаруживать причины, лежащие в основе сенсорных данных. Причины – это устойчивые и повторяющиеся структуры в мире. Концепция «причин» охватывает все от языка до физических объектов, идей, законов физики, действий других людей. Подобно человеку, HTM могут обучаться моделировать все эти вещи и даже более. При подключении к HTM одного или более сенсоров, HTM постепенно и автоматически строит внутреннее представление причин в ее мире. Эта фаза обучения требует повторяющейся экспозиции сенсорной информации во времени. Причины должны оставаться неизменными во время обучения.
Есть целая иерархия причин, сосуществующих в мире в один момент времени, и HTM строит соответствующую иерархию представлений. Мгновенное значение этих представлений называется гипотезами.
Представления, сформированные на вершине иерархии – это высокоуровневые причины. Эти высокоуровневые причины остаются неизменными в течение очень долгого периода времени, и могут охватывать все сенсорное пространство. Причины, представленные на нижних уровнях иерархии охватывают более короткие периоды времени и более мелкие области сенсорного пространства.
Обнаружение причин является необходимым первым шагом к дальнейшему распознаванию, но для многих приложений он является и последним.
После обнаружения причин, HTM может легко выдвинуть гипотезу о причинах, лежащих в основе нестандартной информации. Выдвижение гипотез подобно «распознаванию паттернов». Когда HTM видит нестандартную информацию, она определяет не только наиболее правдоподобную высокоуровневую причину(ны) этой информации, но также и иерархию подпричин. Дизайнеры HTM-систем могут делать запрос к HTM, чтобы увидеть, что было распознано.
Каждый узел в сети может использовать свою память последовательностей для предсказания того, что должно произойти дальше. Серия предсказаний – это базис для воображения и целенаправленного поведения.
HTM могут реализовывать несколько типов внимания. Скрытое внимание может быть достигнуто путем выборочного запрещения путей в иерархии; это позволит HTM уделять внимание подмножеству всей ее входной информации. Установка предпочтений внимания может быть достигнуто путем установки желаемых гипотез на вершине иерархии; это даст направленный поиск. Явное внимание включает манипулирование объектами через поведение.
На сайте allrefs.net читайте: "Про Интеллект. Временная иерархическая память"
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Возможности
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Обнаружение причин в мире
Рисунок 1 показывает, как HTM взаимодействует с внешним миром. Слева на этом рисунке прямоугольник, представляющий мир, который изучает HTM. Мир состоит из объектов и их отношений. Некоторые из объ
Выдвижение гипотез о причинах нестандартной информации
Когда HTM знает, какие причины существуют в ее мире и как представлять их, она может выдвигать гипотезы. «Выдвижение гипотез» подобно распознаванию паттернов. При наличии нестандартной информации H
Предсказания
HTM состоят из иерархии узлов памяти, где каждый узел изучает причины и формирует гипотезы. Часть алгоритма обучения, выполняемая каждым узлом, заключается в том, чтобы хранить возможные последоват
Установка предпочтений
Когда HTM предсказывает, что вероятнее всего должно произойти далее, предсказание может выступать в качестве того, что называется «априорная вероятность», обозначая, что оно склоняет систему выдвиг
Воображение и планирование
HTM автоматически предсказывает и предчувствует, что вероятнее всего произойдет далее. Вместо того, чтоб использовать эти предсказания для установки предпочтений, предсказания HTM могут быть направ
Управление поведением
HTM, изучившая причины в мире и то, как эти причины ведут себя во времени, по существу создала модель этого мира. Теперь предположим, что HTM подключена к системе, которая физически взаимодействует
Иерархическое представление дает механизм внимания.
Иерархия в HTM обеспечивает механизм скрытого внимания. «Скрытое» внимание - это когда вы мысленно обращаете внимание на ограниченную порцию сенсорной информации. Люди могут обращать внимание на ча
Обработка распределений и данных из реального мира
Паттерны на предыдущих рисунках были не реалистичными. Большинство будет иметь более 16 входных линий, и, следовательно, входные паттерны, получаемые узлом, смотрящим в реальный мир будут гораздо б
Роль учителя
Предположим, вам показали изображения еды и попросили идентифицировать каждую картинку либо как «фрукт», либо как «овощ». Если показано яблоко или апельсин, вы говорите «фрукт». Если показан картоф
Распознавание статических изображений
Теперь мы можем обратиться к последнему вопросу этого раздела. Скажем, у нас есть система зрения, основанная на HTM. Мы обучаем ее с помощью изменяющихся во времени изображений. Она формирует предс
Представление времени
Для некоторых временных паттернов важно конкретное или относительное время между элементами в последовательности. Например, временные интервалы между нотами в мелодии или время между фонемами в про
Вопросы
Этот раздел содержит общие вопросы относительно HTM и несколько смешанных тем, которые еще не были затронуты. Нет особой необходимости знать эти материалы, чтобы развертывать системы, основанные на
Технология
Технически HTM могут рассматриваться как форма Байесовских сетей, где сеть состоит из набора узлов, упорядоченных в древовидной иерархии. Каждый узел в иерархии самостоятельно открывает набор причи
Результаты
HTM – это новая мощная вычислительная парадигма, которая может быть в конечном счете приравнена по важности к традиционным программируемым компьютерам в смысле общественного влияния и финансовых во
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов