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永続値は 0.0 から 1.0 まで ry 。学習にはシナプスの永続値の増加や減少が含まれる。
シナプスの永続値がしきい値を超えたら、ウェイト値 1 で接続されたことを表す。
しきい値より下回っていたら、ウェイト値 0 で切断 ry

概要

仮に読者が HTM リージョンだ ry 。貴方の入力は数千ないし数万のビット ry
センサ入力データや、階層構造の下位の他のリージョンから来たデータである。
それらは複雑にオン・オフしている。これらの入力に対して貴方は何が出来るか？

我々はその答えを単純な形態で既に説明した。
各 HTM リージョンはその入力の共通のパターンを探し、 ry シーケンスを学習する。
シーケンスの記憶から、各リージョンは予測 ry
もう少し説明 ry 以下の３ステップ ry

1) 入力の疎分散表現を作成する
2) 以前の入力の文脈に基づいて、入力の表現を作成する
3) 以前の入力の文脈に基づいて、現在の入力からの予測をする