Иерархическая темпоральная память (Hierarchical Temporal Memory - HTM) и её кортикальные алгоритмы обучения

Детально описывает новые алгоритмы обучения и предсказания состояний, разработанные в компании Numenta в 2010 году. Эти новые алгоритмы описаны здесь достаточно детально, чтобы программисты смогли их полностью понять и, по желанию, самостоятельно имплементировать.

Существует множество вещей, которые люди делают очень легко, а компьютеры на это сейчас просто не способны. Такие задачи, как распознавание визуальных образов, понимание разговорной речи, распознавание и манипулирование объектами с помощью только осязания, равно как и навигация в сложном окружающем мире, довольно просто решаются людьми на практике. Тем не менее, не смотря на десятилетия упорных исследований, существует мало заметных алгоритмов для реализации подобных человеческих навыков с помощью компьютеров.
В человеке все эти способности обеспечиваются, в основном, с помощью коры головного мозга.
Иерархическая темпоральная память (Hierarchical Temporal Memory – HTM) это технология, моделирующая то, как в коре головного мозга выполняются указанные функции. НТМ нацелена на построение машин, которые достигнут или даже превзойдут уровень человека в решении множества когнитивных задач.
Данный документ описывает указанную технологию НТМ.
Глава 1 дает вводный обзор НТМ, подчеркивая важность иерархической организации, разреженность пространственных представлений, и запоминание временных событий.
Глава 2 детально описывает алгоритмы обучения регионов НТМ.
Главы 3 и 4 содержат в себе псевдокод для алгоритмов обучения НТМ поделенный на две части: для пространственного группировщика и для темпорального группировщика.

После прочтения глав со 2-ой по 4-ую данного документа, опытный инженер-программист сможет самостоятельно воспроизвести указанные алгоритмы и поэкспериментировать с ними.