编码现实：分层时间记忆中的预测辅助皮层学习算法
神经与进化计算
2015-10-09 v2 人工智能
摘要
自 Jeff Hawkins 提出分层时间记忆 (HTM) 作为新皮层计算模型以来的十年间，其理论与算法已发生显著演变。本文详细描述了 HTM 的皮层学习算法 (CLA)，并首次对其计算的所有方面给出了严格的数学表述。我们提出了 CLA 的改进版本——预测辅助 CLA (paCLA)，它不仅更贴近神经科学，还显著增强了计算能力。最后，我们总结了在 paCLA 实现中所表达的新皮层的关键功能。
引用
@article{arxiv.1509.08255,
title = {Encoding Reality: Prediction-Assisted Cortical Learning Algorithm in Hierarchical Temporal Memory},
author = {Fergal Byrne},
journal= {arXiv preprint arXiv:1509.08255},
year = {2015}
}
备注
Updated reference to unofficial revision of Hawkins and Ahmad, 2011