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标题: 人工记忆-分级时序记忆模型初探-HTM [打印本页]

作者: airobotnews 时间: 2018-6-20 13:01
标题: 人工记忆-分级时序记忆模型初探-HTM
分级时序记忆模型（Hierarchical Temporal Memory -HTM）分层时间记忆是基于新皮层生物学的机器智能未来的基础技术。由于Numenta致力于让所有人都可以使用这项技术，所有HTM软件和正在进行的研究都是开源的。这使您能够以最适合您的方式使用我们的技术 - 了解理论，深入了解源代码或开始您自己的实施。我们的一些社区成员已经用**语言和平台编写了他们自己的HTM系统版本。**人则创建了详细的可视化，实验和应用程序。
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新皮层是一个逻辑系统，我们将及时充分理解。HTM理论反映了我们目前对新大脑皮层如何工作的理解，HTM代码将这一理论缩减为实践。HTM不断更新，因为我们更多地了解大脑。我们相信HTM将在创造真正的智能机器方面发挥关键作用。模型研发官网：https://numenta.org/

作者: airobotnews 时间: 2018-6-20 13:01
有一起研究的吗？

作者: airobotnews 时间: 2018-6-21 15:18
实现
Numenta标志标志
分层时间存储器（HTM）是一种可以在大多数计算机编程语言中实现的智能理论。以下是我们社区中目前活跃的几种HTM实现的描述。有关HTM算法的详细说明，请参阅我们的生物文本，生物和机器智能。它包含用于空间池和时间记忆算法（PDF）的伪代码。
NuPIC或用于智能计算的Numenta平台是Numenta创建的HTM实现，并于2013年6月开放源代码。此代码库是原始的HTM代码库，并且采用允许Python进行算法实验的方式进行架构，但性能更高的版本在C ++中使用HTM算法。
代码实现：https://numenta.org/implementations/

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