IBM東京基礎研究所は、従来よりも生物の神経回路に近い学習則を備えた人工ニューラルネットワーク「動的ボルツマンマシン(DyBM)」を考案し、英ネイチャー系列のオンライン科学誌「Scientific Reports」で公表した。時系列に並んだデータのパターンを学習、再現できる特長があり、音楽や映像、言語といった時系列データを認識する人工知能に応用できる可能性がある。 7つのニューロンからなるDyBMが、7×35のドットからなる「SCIENCE」のパターンを学習。パターンの一部を入力することで全体を再現した(出典:Scientific Reports)
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