2016 - 07 - 03 HTM 関連の文献まとめ HTM 機械学習 SDR 概要 HTM (Hierarchical Temporal Memory) は、 Jeff Hawkins らが中心となって開発されている アルゴリズム です。 ニューラルネットワーク の一種で、可変長の時系列データの扱いに長けています。 ソースコード は こちら で公開されています。 随時更新していく予定。 HTM 初心者の方は、まずは Numenta 公式の HTM School から始めることをおすすめします。 英語が必要ですが、HTM に使われている理論を簡単なデモとともに教えてくれるので、論文を読むより分かりやすいです。 論文 HTM そのものに関するもの HIERARCHICAL TEMPORAL MEMORY including HTM Cortical Learning Algorithms
こんにちは。@iizukak です。この記事は、KLab Advent Calendar の 7 日目の記事です。 私は最近 Hierarchical Temporal Memory (HTM) という、大脳新皮質のモデル化及びコンピュータ上への実装を目指す Machine Intelligence の理論について調べたり実験したりしています。この記事では、HTM 自体と、HTM について学んでいく上で有用だと思われる情報へのリンクを紹介したいと思います。情報へのリンクは、HTM の理論を学びたい方と、応用・実装を学びたい方へ分けて掲載してみました。 私は HTM のスペシャリストではありません。なるべく誤りのないように心がけていますが、この記事には誤った情報が含まれるかもしれません。そのような誤りを見つけた場合は、コメント欄にて教えていただけると幸いです。 HTM とは何でしょう 概要
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