>492 ：オーバーテクナナシー：2017/09/23(土) 19:54:47.75 ID:vY4r2i0B
> 脳の大脳新皮質の学習は100ミリ秒未来の予測と実際との誤差を教師信号として学習される説を提案。
> 視床枕が予測を映し出すスクリーンの役目を担い、α波に従って予測と実際を切り替えその誤差が各領域に伝搬され逆誤差伝搬法と同じ更新がされる
>http://arxiv.org/abs/1709.04654
>http://mobile.twitter.com/hillbig/status/911091101024399362
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コーネル大学 図書館
定量的生物学>ニューロンと認知
タイトル：深い予測学習：3つのビジュアルストリームの包括的なモデル 著者： Randall C. O'Reilly 、 Dean R. Wyatte 、 John Rohrlich
要旨：新皮質 ry 高次認知能力の基礎を学び、どのように発展 ry ？
レベル間の明確な理論的連続性を持ち、生物学的、計算的、および認知的なレベルにわたる
包括 ry 提示し、各レベルでの広範なデータによって ry 一貫した答えを提供する。
学習は、感覚が100msec（ ry ）間隔 ry 、予測精度 ry シナプスの重みを ry に基づいている。
視床の脊髄核は、複数の脳領域からの深層6大脳皮質の入力および抽象化のレベルによって、
予測 ry 投影スクリーン ry
。層5内因性バーストニュ ry の疎駆動入力は標的信号 ry 予測との間の時間差は皮質全体に反映され、
詳細な生物物理学 ry の局所活性化信号のみを用いて誤差逆伝播に近似するシナプス変化を引き起こすモデル。
ビジョンでは、予測学習には、 ry 、3つの経路（What、Where、W ry e）の ry と解剖学 ry 必要 ry
。低レベルの感覚 ry 予測のために; ry 抽象化の学習を促進する分離可能な因子の抽出 ry ために、
集合的な低レベルの予測誤差を漸進的かつ機敏に分割しなけ ry
モデルは、 ry ムービーから100種類のオブジェクトを体系的に不変なオブジェクト表現で構成し、
幅広いデータを扱い、多くのテスト可能な予測を
コメント： 64ページ、24図、291の参照。 出版のために提出
次のように引用： arXiv:1709.04654 [q-bio.NC] （またはこのバージョンではarXiv：1709.04654v1 [q-bio.NC] ）
投稿者：Randall O'Reilly [ 電子メールを見る ] [v1] Thu, 14 Sep 2017 08:02:37 GMT (6601kb,D)
