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    Neuronale Wissensrepräsentation und antizipierende hierarchische Speicher
    (2013) Wittmann, Ralf
    Neurowissenschaftliche Erkenntnisse über Struktur und Funktion des Neokortex lassen eine Neuorientierung auf dem Gebiet der künstlichen neuronalen Netze ratsam erscheinen. Es gilt, seine tiefe und hierarchische Architektur, seine universelle Fähigkeit, nicht nur räumliche sondern simultan auch zeitliche Muster zu erkennen und zu antizipieren, technisch zu realisieren. Dabei spielt auch ein aktuelles Modell der neuronalen Wissensrepräsentation, Sparse Coding, eine wichtige Rolle. Neben Deep Learning-Netzen, sind auch hierarchisch-temporale Speicher (HTM) ein vielversprechender Ansatz auf diesem Gebiet. Lernalgorithmen für HTM werden vorgestellt und mit Hilfe der openHTM-Plattform, die eine frei verfügbare Version des kommerziellen Grok-Systems ist, erste Experimente durchgeführt.
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