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序文
人間には簡単にできて、コンピュータには今のところできないようなことがたくさ ry
Hierarchical Temporal Memory (HTM) は、新皮質がこの様な機能を発揮する様子を
モデル化する技術である。 HTM は人間と同等あるいはそれ以上の多くの認識性能 ry
ry １章は HTM ry 階層構造 ry 、疎分散表現1、時間的な変化に基づく学習 ry
２章は HTM 大脳皮質性学習アルゴリズム2 ry
３章と第 4 章は HTM 学習アルゴリズムの疑似コードを、
空間プーリング及び時間プーリングの２つのパート ry
第２章から第４章を読めば、熟練したソフトウェア技術 ry 実装して実験 ry
1 sparse distributed representation。本書を理解する上で重要な概念だが、
冒頭で述べられているように、残念ながら本書では説明されていない。
理論的基礎は Pentti Kanerva 著 Sparse Distributed Memory に詳しい。
Kanerva 氏は Jeff Hawkins 氏が設立した Redwood Neuroscience Institute
（現在は Redwood Center for Theoretical Neuroscience)の研究員。
2 HTM cortical learning algorithms