Управление поведением - раздел Медицина, Про Интеллект. Временная иерархическая память Htm, Изучившая Причины В Мире И То, Как Эти Причины Ведут Себя Во Времени, По...
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 с миром. Вы можете вообразить HTM, подключенную к роботу, но не обязательно ограничиваться этим. Важно то, что система может перемещать ее сенсоры в ее мире и/или манипулировать объектами в ее мире. В такой системе HTM обучается генерировать сложное целенаправленное поведение. Здесь будет дано краткое объяснение.
На рисунке 2а изображена система с HTM и способностью генерировать простое поведение. Моторные компоненты этой системы имеют встроенное «рефлексивное», или предустановленное поведение. Это простое поведение, существующее независимо от HTM
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:
Управление поведением
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
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
Возможности
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
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