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实验证实HTM皮质学习算法的性能超过LTSM等黄大仙救世报42期

发布日期:2019-11-13 23:53   来源:未知   阅读:

  美国Numenta公司2016年11月14日宣布,实际导入了该公司提出的基于大脑模型的独创神经网络理论“Hierarchical Temporal Memory(HTM)”,与已有的多种DNN(Deep Neural Network,深度神经网络)技术进行了性能比较,获得了良好结果(参阅

  与已有的DNN最大的不同之处是,“神经元”之间作为开关及存储器的“突触”多很多倍。在以前的DNN中,每个神经元上相当于突触功能的部分最多只有数百个,处于配角地位。而HTM会向1个“神经元”分配数千个“突触”。研究人员认为大脑中实际的神经元每个具有1万个左右的突触。

  Numenta提出的HTM算法在性能上的特点是:(1)与已有DNN相比,在时序数据处理上也有很强的能力;(2)可在学习这些时序数据的同时进行推断(也就是能够实现“在线)可同时实施多项推断;(4)不对每个任务做细致调整也可获得良好结果。HTM将大量“突触”用于记录及辨别时序数据的前后逻辑关系。

  HTM最近被美国国防高级研究计划局(DARPA)的“Cortical Processor”项目采用,引起了一定的关注。此次Numenta首次实际导入了3月份发表的理论(

  结果显示,HTM的预测误差平均值最小(图1左),而且凭借在线训练功能,即使中途变更输入数据的模式,黄大仙救世报42期。也可迅速学习,降低预测误差(图1右)。而LSTM不能降低预测误差。

  霍金斯表示,“我们的第一个目标是查明大脑新皮质的机制。第二个目标是在神经科学与人工智能(AI)之间做桥接。此次的实验结果显示,我们现在正朝着这一目标前进”。(记者:野泽 哲生)最终作出决策的还是人类自己。曾半仙论坛

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