Zobrazeno 1 - 10
of 18 558
pro vyhledávání: '"A. Pooler"'
Language models trained via federated learning (FL) demonstrate impressive capabilities in handling complex tasks while protecting user privacy. Recent studies indicate that leveraging gradient information and prior knowledge can potentially reveal t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2312.05720
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Frontiers in Computational Neuroscience, Vol 17 (2023)
Hierarchical Temporal Memory (HTM) is an unsupervised algorithm in machine learning. It models several fundamental neocortical computational principles. Spatial Pooler (SP) is one of the main components of the HTM, which continuously encodes streams
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/9b5fb8a2728f4e1d8b3425e8f9fe78b9
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Procedia Computer Science 2022 213:570-579
Publikováno v:
Analog Integrated Circuits and Signal Processing, 2018
Hierarchical Temporal Memory (HTM) is a neuromorphic algorithm that emulates sparsity, hierarchy and modularity resembling the working principles of neocortex. Feature encoding is an important step to create sparse binary patterns. This sparsity is i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1803.05131
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wielgosz, Maciej, Pietroń, Marcin
Publikováno v:
Neurocomputing 240 (2017), 84-97
This paper examines the performance of a Spatial Pooler (SP) of a Hierarchical Temporal Memory (HTM) in the task of noisy object recognition. To address this challenge, a dedicated custom-designed system based on the SP, histogram calculation module
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1609.03093
This paper introduces mathematical formalism for Spatial (SP) of Hierarchical Temporal Memory (HTM) with a spacial consideration for its hardware implementation. Performance of HTM network and its ability to learn and adjust to a problem at hand is g
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1607.00791
Hierarchical temporal memory (HTM) is an emerging machine learning algorithm, with the potential to provide a means to perform predictions on spatiotemporal data. The algorithm, inspired by the neocortex, currently does not have a comprehensive mathe
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1601.06116