機械学習結合環境

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機械学習結合環境

機械学習結合環境は,認知アーキテクチャとして複数の(脳器官モジュールとしての)機械学習を結合するためのプラットフォーム(ミドルウェア)です.このために脳全体のモジュール構成に関わる情報を扱える必要があります.

全脳アーキテクチャ・アプローチにおいては,エマージェントな認知アーキテクチャをめざすため,モジュール間で交換される情報には分散表現が仮定されています.

これは全脳アーキテクチャ中心仮説に基づく二種類の研究開発のうちの「②脳全体の統合環境」に相当します.

脳に学んだ認知アーキテクチャを実元するためにいくつかの要求仕様がある.

  • 汎用性
  • 汎用分散表現
  • モジュール階層性
  • 実時間性(バッチ処理とは異なる)
  • 高速時間性(学習のために実時間より速く動く必要がある)
  • コネクトーム情報の取り込み
  • アソシエイトの拠り所

WBAPおよびWBAIにおけるサブプロジェクトとして,BriCA プロジェクトというな研究開発活動がある.

  • 機械学習結合環境.1443916800.txt.gz
  • 最終更新: 2015/10/04 09:00
  • by ymkw