第18回 全脳アーキテクチャ勉強会 ～ 全脳規模計算 ～
高橋 恒一氏 講演概要 深層学習が認識技術を大幅に進展させたことにより、次世代の人工知能技術の焦点の１つは認知、意思決定、行動の統合になると考えられ、この点で脳のアーキテクチャに学べる点は多い。計算コア単体の性能が頭打ちになり、ムーアの法則の終わりも見えてきた現状では、認知＝行動サイクルを脳に匹敵する規模でリアルタイムかつ高性能に実行するには大規模な並列化が必須である。その一方で、現在主流の人工神経回路（ANN）のほとんどはネットワーク全体が同期的に評価され、各社が提供するTensorFlow, Chainer, Theanoなどのフレームワークもそれを反映した設計となっている。誤差逆伝播による同期ボトルネックの除去は脳型人工知能の開発において重要な課題の１つである。本発表では、我々が開発する脳型人工知能基盤ソフトウエアBriCA(Brain-inspired Computing Arch
BESOM download
BESOM は大脳皮質に関する神経科学的知見を参考にして 設計した機械学習アルゴリズムです。 Deep Learning 、ベイジアンネット、自己組織化マップ、独立成分分析の機構を あわせ持っています。 BESOM 正式版RC(Release Candidate) を公開しました。 詳細な使い方のドキュメントは今後準備していきます。 まずはデモプログラムを動かしてみてください。 私自身は今後はほとんどコーディングできないと思います。 BESOM 本体の改良および、 BESOM を使った人間のような知能を目指す研究をしたい方はご連絡ください。 BESOM を使った研究テーマの案については下記ページをご参照ください。 BESOM 研究テーマ案一覧 ドキュメント 「BESOM Ver.3.0 β版のアルゴリズム」 「プログラミングが容易な簡易ＧＵＩフレームワーク・コンポーネントウエア lab.L
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