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の一部に接続され、各セルは同一リージョン内の他のセルに接続する（ ry 図 ry ない）。
この HTM リージョン及びそのカラム構造は新皮質リージョンの一つの層に等価 ry

HTM リージョンは新皮質リージョンのほんの一部と等価であるに過ぎないものの、
複雑なデータ列の推論と予測 ry 多くの問題に有益 ry

疎分散表現
新皮質のニューロンは高度に相互接続しているが、わずかなパーセンテージのニューロン
だけが一度にアクティブになるように抑制ニューロンによって保護されている。
よって脳内の情報は常に、数多く存在するニューロンのうちのわずかなパーセンテージ
のアクティブなニューロンによって表されている。この様なコード化は「疎分散表現」 ry
「疎」とは、わずかなパーセンテージのニューロンだけが一度にアク ry
。一つのアクティブなニューロンは何らかの意味表現に関わっているが、
いくつかのニューロンの文脈の中で解釈されて初めて完全に意味 ry

ry HTM リージョンの記憶の仕組みは疎分散表現に依存 ry 。
ry 入力 ry 疎であるとは限らないので、HTM リージョンが最初に ry 疎分散表現に変換 ry

ry リージョンが 20,000 ビットの入力 ry
。入力ビットの中の”1”や”0”の割合は、時間と共に非常に頻繁に変化 ry
ry 、またあるときは 9,000 個のビットが”1”であったりする。
HTMリージョンはこの入力を 10,000 ビットの内部表現に変換して、
入力 ry の 2%にあたる 200 ビットが一度にアクティブになるようにする。
ry 入力が時間と共に変化するに従って、内部表現もまた変化するが、
10,000 ビットのうち約 200 ビットが常にアクティブになる。

リージョン内で表現可能なものの数よりも起こりうる入力パターンの数の方が
ずっと大きいから、この処理によって多くの情報が失 ry 、と思 ry
。しかしながら、どちらの数も途方もなく大きい。
ry どのようにして疎表現を作成 ry 後述する。 ry 情報のロスは ry 問題にならない。