OpenHTM Алгоритм коркового обучения HTM позволяет просматривать нейронные алгоритмы мозга: синапсы, нейроны, уровни задержки и TCPA 2.0: - Слои задержки: память неокортекса — это нейронный алгоритм мозга. Когда вы запускаете HTM Cortical Learning Algorithm, вы можете наблюдать, как память неокортекса организована в слои. - TCPA 2.0: TCPA расшифровывается как «тетрадная пара веса для активации». Алгоритм коркового обучения HTM учитывает все связанные пары комбинаций весов и активации. - Пороговые вычисления: Как мы узнаем из книг Джеффа Хокинса, мы выполняем определенные математические операции, такие как умножение, побитовая операция, суммирование и другие более сложные операции. Это приложение будет работать в полном объеме или в режиме тишины. Что нового Версия 2.5: - Исправлены индикаторы выполнения в полном и тихом режимах. - Добавлены кнопки «Назад» и «Далее» в полном и тихом режимах. - Вы можете переключаться между следующими параметрами в полном режиме (бесшумный режим не реализован): - Улучшения: - Вы можете применить имя к макету. - Вы можете переместить элемент за пределы макета. - Вы можете изменить размер всех элементов сразу. - Вы можете добавить цвет фона. - Вы можете установить фокус на любой элемент. - Вы можете автофокусировать первый элемент. - Вы можете удалить границу. - Вы можете удалить цвет фона. - Вы можете изменить размер всех элементов сразу. - Вы можете установить цвет границы. - Вы можете включить зеркальный режим. - Вы можете тонировать все элементы. - Вы можете установить текст на оси. - Вы можете изменить цвет текста. - Вы можете установить индекс на 0. - Вы можете увеличить макет. - Вы можете увеличить вид спереди. - Вы можете уменьшить макет. - Вы можете уменьшить вид спереди. - Вы можете установить переднюю высоту. - Вы можете установить переднюю ширину. - Вы можете установить тему. - Вы можете установить шрифт. - Вы можете включить и отключить кнопку. - Вы можете установить значок на макет. - Вы можете установить значок для просмотра. - Вы можете установить фоновое изображение. - Вы можете установить границу макета. Объяснение алгоритма коркового обучения HTM: Руководство: Откройте веб-браузер и перейдите к: var data = ["Это кошка","Это собака","Я хороший друг для других.", «Я жесткий покупатель, у меня есть пиццерия», «У меня умный мозг, я могу научиться чему угодно быстро и легко», «Я могу заниматься йогой, я увидел свет»] Алгоритм коркового обучения HTM присваивает значение каждому типу получаемой записи. Это видно на странице результатов, как показано ниже: Все отзывы: Имя: "Джо" Рубрика: "обучение" Описание: "Большой М" Значение: "0,8571428571428571" 1. Попробуйте ввести категорию в поле ввода текста ниже. Теперь попробуйте ввести значение в поле ввода. Как вы думаете, почему это не работает. 2. Теперь попробуйте изменить значение в поле ввода. Что случается? 3. Теперь попробуйте ввести необязательное описание. Введите описание в разделе «Описание» ниже. Почему это не работает? 4. Найдите «Кортикальный алгоритм обучения на базе HTM»! Попробуйте ввести похожее описание. На странице результатов значения каждой строки были сгенерированы алгоритмом обучения HTM Cortical Learning. Попробуйте найти те, которые вы не узнаете. Почему они там? 5. Теперь попробуйте войти в систему. Значение раздела «Имя» было автоматически сгенерировано алгоритмом коркового обучения. Как алгоритм коркового обучения HTM вычисляет значение? (По желанию) Как я могу использовать кортикальный алгоритм обучения HTM в своей жизни? Объяснение алгоритма коркового обучения HTM: HTM Cortical Learning Algorithm — это биомиметический алгоритм, разработанный для изучения понятий в человеческой памяти и типов обучения и памяти, сформированных в нашей неокортексе. Его цель — измерить концептуальную связь, существующую между входным значением и записями в списке. Запись в списке является типом концепции, и ей присваивается значение, которое рассчитывается алгоритмом коркового обучения HTM в соответствии с концепцией, которая с ней связана. Изучив концепцию, fb6ded4ff2
Related links: