20 research outputs found
Π‘ΡΡΡΠΊΡΡΡΠ° ΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ ΡΠ΅ΠΏΠ»ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Ρ
ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΠ° Π½Π° ΡΡΡΠΊΠ΅ Π΄Π΅ΠΊΠ»Π°ΡΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΡΡΠΈΠΊΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΡΠΉ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π» ΠΈ ΡΡΠ°Π²Π½ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ΅ ΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΡ, ΡΠ²ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΠ΅ ΠΌΠ΅Ρ
Π°Π½ΠΈΠ·ΠΌΡ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π»ΠΈ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΠ΅ ΡΠ°Π·ΡΠΌΠ½ΡΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ. ΠΠ· ΡΡΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ»Π΅Π΄ΡΠ΅Ρ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄, ΡΡΠΎ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΡΠΉ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡ ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°ΡΡΡΡ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ
, Π½ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΡΠ°Π±ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΡ
ΠΈ Π±ΠΈΠΎΠΏΡΠ°Π²Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°Ρ
, Π² ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΡ
ΡΡΠΎΡ
Π°ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠ° ΠΊΠΎΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Π΅ΠΉ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ Π±ΡΡΡΡΠΎ ΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎ Π½Π°Ρ
ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ
ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ. Π¦Π΅Π»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ β Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ Π½Π° ΡΡΠΎΠ²Π½Π΅ ΡΠ΅ΠΏΠ»ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΡΡ
ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΎΠ². ΠΠ°Π·ΠΎΠ²ΡΠΉ ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Ρ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΠ° ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΈ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠΈΡ Β«ΠΊΠΈΡΠ°ΠΉΡΠΊΠ°Ρ ΠΊΠΎΠΌΠ½Π°ΡΠ°Β», Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΠΆΠΎΠ½ΠΎΠΌ Π‘ΡΡΠ»ΠΎΠΌ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π±ΠΈΠ½Π°ΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ. ΠΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½Π°Ρ ΡΠΈΠΌΡΠ»ΡΡΡ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π»Π° Π²ΡΡΠΎΠΊΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΡ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ², ΠΏΡΠΈ ΡΡΠΎΠΌ Π²ΠΌΠ΅ΡΡΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π»Ρ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΡΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±ΡΠ°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΡΠ΄Π΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π° Ρ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΠ½ΠΎ ΡΠΊΠ²ΠΈΠ²Π°Π»Π΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎΡΠΌΡΠ»ΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°Ρ Π±ΡΠ»ΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½Ρ ΡΡΠ°Π½Π΄Π°ΡΡΠ½ΡΠΉ Π΅Π΄ΠΈΠ½ΡΠΉ ΠΏΠΎΠ΄Ρ
ΠΎΠ΄ ΠΈ Π΅Π΄ΠΈΠ½ΡΠ΅ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°. ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄, ΡΡΠΎ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·ΡΠ²Π°ΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΠΏΡΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ. ΠΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Π½Π°Ρ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°ΡΡ ΡΠ°ΠΌΠΎΠΎΠ±ΡΡΠ°ΡΡΠΈΠ΅ΡΡ ΠΈ ΠΏΠ»Π°Π½ΠΈΡΡΡΡΠΈΠ΅ Π΄Π΅ΡΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ
Π‘ΡΡΡΠΊΡΡΡΠ° ΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΈ ΡΠ΅ΠΏΠ»ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Ρ
The given work describes a technology of construction of neural network system of artificial intellect (AI) at a junction of declarative programming and machine training on the basis of modelling of cortical columns. Evolutionary mechanisms, using available material and relatively simple phenomena, have created complex intelligent systems. From this, the authors conclude that AI should also be based on simple but scalable and biofeasible algorithms, in which the stochastic dynamics of cortical neural modules allow to find solutions to of complex problems quickly and efficiently.. Purpose: Algorithmic formalization at the level of replicative neural network complexes - neocortex columns of the brain. Methods: The basic AI module is presented as a specialization and formalization of the concept "Chinese room" introduced by John Earle. The results of experiments on forecasting binary sequences are presented. The computer simulation experiments have shown high efficiency in implementing the proposed algorithms. At the same time, instead of using for each task a carefully selected and adapted separate method with partially equivalent restatement of tasks, the standard unified approach and unified algorithm parameters were used. It is concluded that the results of the experiments show the possibility of effective applied solutions based on the proposed technology. Practical value: the presented technology allows creating self-learning and planning systems.ΠΠΏΠΈΡΡΠ²Π°Π΅ΡΡΡ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΠΎΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΠ° Π½Π° ΡΡΡΠΊΠ΅ Π΄Π΅ΠΊΠ»Π°ΡΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³ΡΠ°ΠΌΠΌΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΌΠ°ΡΠΈΠ½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΠ±ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΡΡΠΈΠΊΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΠΊΠΎΠ»ΠΎΠ½ΠΎΠΊ. ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΡΡ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΡΠΉ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π» ΠΈ ΡΡΠ°Π²Π½ΠΈΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΠΏΡΠΎΡΡΡΠ΅ ΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΡ, ΡΠ²ΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΎΠ½Π½ΡΠ΅ ΠΌΠ΅Ρ
Π°Π½ΠΈΠ·ΠΌΡ ΡΠΎΠ·Π΄Π°Π»ΠΈ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΠΎΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΡΠ΅ ΡΠ°Π·ΡΠΌΠ½ΡΠ΅ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ. ΠΠ· ΡΡΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ»Π΅Π΄ΡΠ΅Ρ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄, ΡΡΠΎ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΡΠΉ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡ ΡΠ°ΠΊΠΆΠ΅ Π΄ΠΎΠ»ΠΆΠ΅Π½ ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²ΡΠ²Π°ΡΡΡΡ Π½Π° ΠΏΡΠΎΡΡΡΡ
, Π½ΠΎ ΠΌΠ°ΡΡΡΠ°Π±ΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡΡ
ΠΈ Π±ΠΈΠΎΠΏΡΠ°Π²Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°Ρ
, Π² ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΡ
ΡΡΠΎΡ
Π°ΡΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΠΈΠΊΠ° ΠΊΠΎΡΠΊΠΎΠ²ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΠ½Π½ΡΡ
ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Π΅ΠΉ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ Π±ΡΡΡΡΠΎ ΠΈ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎ Π½Π°Ρ
ΠΎΠ΄ΠΈΡΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠ»ΠΎΠΆΠ½ΡΡ
ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌ. Π¦Π΅Π»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ β Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠ°Ρ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ Π½Π° ΡΡΠΎΠ²Π½Π΅ ΡΠ΅ΠΏΠ»ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
Π½Π΅ΠΉΡΠΎΡΠ΅ΡΠ΅Π²ΡΡ
ΠΊΠΎΠΌΠΏΠ»Π΅ΠΊΡΠΎΠ². ΠΠ°Π·ΠΎΠ²ΡΠΉ ΠΌΠΎΠ΄ΡΠ»Ρ ΠΈΡΠΊΡΡΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈΠ½ΡΠ΅Π»Π»Π΅ΠΊΡΠ° ΠΏΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ ΠΊΠ°ΠΊ ΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΈ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΡ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠΈΡ Β«ΠΊΠΈΡΠ°ΠΉΡΠΊΠ°Ρ ΠΊΠΎΠΌΠ½Π°ΡΠ°Β», Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΠΆΠΎΠ½ΠΎΠΌ Π‘ΡΡΠ»ΠΎΠΌ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π±ΠΈΠ½Π°ΡΠ½ΡΡ
ΠΏΠΎΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ. ΠΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½Π°Ρ ΡΠΈΠΌΡΠ»ΡΡΡ ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π»Π° Π²ΡΡΠΎΠΊΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΠΎΡΡΡ ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΡΡ
Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠΎΠ², ΠΏΡΠΈ ΡΡΠΎΠΌ Π²ΠΌΠ΅ΡΡΠΎ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π΄Π»Ρ ΠΊΠ°ΠΆΠ΄ΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΡΡΠ°ΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎ ΠΏΠΎΠ΄ΠΎΠ±ΡΠ°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΈ Π°Π΄Π°ΠΏΡΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΎΡΠ΄Π΅Π»ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄Π° Ρ ΡΠ°ΡΡΠΈΡΠ½ΠΎ ΡΠΊΠ²ΠΈΠ²Π°Π»Π΅Π½ΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΏΠ΅ΡΠ΅ΡΠΎΡΠΌΡΠ»ΠΈΡΠΎΠ²ΠΊΠΎΠΉ Π·Π°Π΄Π°Ρ Π±ΡΠ»ΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½Ρ ΡΡΠ°Π½Π΄Π°ΡΡΠ½ΡΠΉ Π΅Π΄ΠΈΠ½ΡΠΉ ΠΏΠΎΠ΄Ρ
ΠΎΠ΄ ΠΈ Π΅Π΄ΠΈΠ½ΡΠ΅ ΠΏΠ°ΡΠ°ΠΌΠ΅ΡΡΡ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΠ°. ΠΠ΅Π»Π°Π΅ΡΡΡ Π²ΡΠ²ΠΎΠ΄, ΡΡΠΎ ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠΎΠ² ΠΏΠΎΠΊΠ°Π·ΡΠ²Π°ΡΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΡΡΠ΅ΠΊΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
ΠΏΡΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π½ΡΡ
ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π½Π° Π±Π°Π·Π΅ ΠΏΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π½ΠΎΠΉ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΠΈ. ΠΡΠ΅Π΄ΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Π½Π°Ρ ΡΠ΅Ρ
Π½ΠΎΠ»ΠΎΠ³ΠΈΡ ΠΏΠΎΠ·Π²ΠΎΠ»ΡΠ΅Ρ ΡΠΎΠ·Π΄Π°ΡΡ ΡΠ°ΠΌΠΎΠΎΠ±ΡΡΠ°ΡΡΠΈΠ΅ΡΡ ΠΈ ΠΏΠ»Π°Π½ΠΈΡΡΡΡΠΈΠ΅ Π΄Π΅ΡΡΠ΅Π»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΡ
A Novel FPGA Implementation of Hierarchical Temporal Memory Spatial Pooler
There is currently a strong focus across the technological landscape to create machines capable of performing complex, objective based tasks in a manner similar to, or superior to a human. Many of the methods being explored in the machine intelligence space require large sets of labeled data to first train, and then classify inputs. Hierarchical Temporal Memory (HTM) is a biologically inspired machine intelligence framework which aims to classify and interpret streaming unlabeled data, without supervision, and be able to detect anomalies in such data.
In software HTM models, increasing the number of βcolumnsβ or processing elements to the levels required to make meaningful predictions in complex data can be prohibitive to analyzing in real time. There exists a need to improve the throughput of such systems. HTMs require large amounts of data available to be accessed randomly, and then processed independently. FPGAs provide a reconfigurable, and easily scalable platform ideal for these types of operations. One of the two main components of the HTM architecture is the βspatial poolerβ. This thesis explores a novel hardware implementation of an HTM spatial pooler, with a boosting algorithm to increase homeostasis, and a novel classification algorithm to interpret input data in real time. This implementation shows a significant speedup in data processing, and provides a framework to scale the implementation based on the available hardware resources of the FPGA