HTM算法

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TM(Hierarchical Temporal Memory)算法,英文全称HTM Cortical Learning Algorithms是由《人工智能的未来》(On Intelligence)一书作者Jeff Hawkins创建的Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大脑皮层的工作原理,将复杂的问题转化为模式匹配与预测。正如它的名字HTM一样,该算法与普通的神经网络算法有诸多的不同之处。HTM强调对“神经元”进行分层级,强调信息模式的空间特性与时间特性。目前Numenta公司已经推出基于HTM算法的python平台和可进行视觉识别的软件工具箱。
中文名
HTM算法
外文名
HTM Cortical Learning Algorithms
发表公司
Numenta公司
工作原理
模拟新大脑皮层

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HTM算法简介

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HTM算法 HTM算法
 HTM(Hierarchical Temporal Memory)算法,英文全称HTM Cortical Learning Algorithms是由《人工智能的未来》(On Intelligence)一书作者Jeff Hawkins创建的Numenta公司发表的新一代人工智能算法。HTM算法旨在模拟新大脑皮层的工作原理,将复杂的问题转化为模式匹配与预测。正如它的名字HTM一样,该算法与普通的神经网络算法有诸多的不同之处。HTM强调对“神经元”进行分层级,强调信息模式的空间特性与时间特性。目前Numenta公司已经推出基于HTM算法的python平台和可进行视觉识别的软件工具箱。

HTM算法相关信息

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传统的人工智能算法大多是针对特定的任务目标而设计的。HTM算法与之不同 ,它注重先把问题转化成模式匹配与预测的问题再解决。这使提出人工智能的“统一理论”成为可能。HTM算法是建立在大量解剖学和神经科学的基础上的。HTM算法认为人类之所以具有智能,新大脑皮层是不可缺少的必要条件,并且由其承担高级脑活动。我们的大脑的运行机制是将接受到的各种模式与记忆中模式进行匹配,并对下一刻将会接收到的信息作出预测及反应,如此循环往复。这正是其时效性(Temporal)的体现。
HTM算法表面上与神经网络算法有相似之处,其实质是完全不同的。这就好比一般电路与门电路的区别。将模拟“神经元”按照新大脑皮层的结构连接之后就会产生与一般神经网路完全不同的效果。一般的神经网络注重前馈,而HTM算法更注重信息的双向交流,这也是由于神经解剖学发现反馈突触数量不亚于前馈的原因。而反馈并不能得到大多数人的重视。
HTM算法也是一种拥有记忆性和可学习性的算法。它相对于其他学习算法更注重对神经网络的训练而不是架构。HTM算法认为只要经过合理的训练,该算法适用于解决大多数人工智能问题。对于不同的任务目标实验者需要将数据先空间化和时间化再对HTM网络进行训练即可。
词条标签:
理学