Студопедия Главная Случайная страница Обратная связь

Разделы: Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

Proximal Dendrite





Each HTM cell has a single proximal dendrite. All feed-forward inputs to the cell are made via synapses (shown as green dots). The activity of synapses is linearly summed to produce a feed-forward activation for the cell.

 

We require that all cells in a column have the same feed-forward response. In real neurons this would likely be done by a type of inhibitory cell. In HTMs we simply force all the cells in a column to share a single proximal dendrite.

 

To avoid having cells that never win in the competition with neighboring cells, an HTM cell will boost its feed-forward activation if it is not winning enough relative to its neighbors. Thus there is a constant competition between cells. Again, in an HTM we model this as a competition between columns, not cells. This competition is not illustrated in the diagram.


 

Finally, the proximal dendrite has an associated set of potential synapses which is a subset of all the inputs to a region. As the cell learns, it increases or decreases the “permanence” value of all the potential synapses on the proximal dendrite. Only those potential synapses that are above a threshold are valid.

 

As mentioned earlier, the concept of potential synapses comes from biology where it refers to axons and dendrites that are close enough to form a synapse. We extend this concept to a larger set of potential connections for an HTM cell. Dendrites and axons on biological neurons can grow and retract as learning occurs and therefore the set of potential synapses changes with growth. By making the set of potential synapses on an HTM cell large, we roughly achieve the same result as axon and dendrite growth. The set of potential synapses is not shown.

 

The combination of competition between columns, learning from a set of potential synapses, and boosting underutilized columns gives a region of HTM neurons a powerful plasticity also seen in brains. An HTM region will automatically adjust what each column represents (via changes to the synapses on the proximal dendrites) if the input changes, or the number of columns increases or decreases.

 







Дата добавления: 2015-08-12; просмотров: 457. Нарушение авторских прав; Мы поможем в написании вашей работы!




Обзор компонентов Multisim Компоненты – это основа любой схемы, это все элементы, из которых она состоит. Multisim оперирует с двумя категориями...


Композиция из абстрактных геометрических фигур Данная композиция состоит из линий, штриховки, абстрактных геометрических форм...


Важнейшие способы обработки и анализа рядов динамики Не во всех случаях эмпирические данные рядов динамики позволяют определить тенденцию изменения явления во времени...


ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА Статика является частью теоретической механики, изучающей условия, при ко­торых тело находится под действием заданной системы сил...

Репродуктивное здоровье, как составляющая часть здоровья человека и общества   Репродуктивное здоровье – это состояние полного физического, умственного и социального благополучия при отсутствии заболеваний репродуктивной системы на всех этапах жизни человека...

Случайной величины Плотностью распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х называют функцию f(x) – первую производную от функции распределения F(x): Понятие плотность распределения вероятностей случайной величины Х для дискретной величины неприменима...

Схема рефлекторной дуги условного слюноотделительного рефлекса При неоднократном сочетании действия предупреждающего сигнала и безусловного пищевого раздражителя формируются...

Определение трудоемкости работ и затрат машинного времени На основании ведомости объемов работ по объекту и норм времени ГЭСН составляется ведомость подсчёта трудоёмкости, затрат машинного времени, потребности в конструкциях, изделиях и материалах (табл...

Гидравлический расчёт трубопроводов Пример 3.4. Вентиляционная труба d=0,1м (100 мм) имеет длину l=100 м. Определить давление, которое должен развивать вентилятор, если расход воздуха, подаваемый по трубе, . Давление на выходе . Местных сопротивлений по пути не имеется. Температура...

Огоньки» в основной период В основной период смены могут проводиться три вида «огоньков»: «огонек-анализ», тематический «огонек» и «конфликтный» огонек...

Studopedia.info - Студопедия - 2014-2024 год . (0.01 сек.) русская версия | украинская версия