Журнал «Современная Наука»

Обучение с подкреплением на основе модели иерархической темпоральной памяти

Канонир Георгий (аспирант Университет ИТМО (Санкт-Петербург))

Современные методы обучения с подкреплением имеют ряд ограничений, наложенных использующейся парадигмой искусственных нейронных сетей с точечной моделью нейрона. Использование последних достижений нейронаук в рамках теории интеллекта "The Thousand Brains Theory of Intelligence", а также применение модели машинного обучения “Иерархическая Темпоральная Память” (Hierarchical Temporal Memory, HTM), которая реализует некоторые аспекты данной теории, имеют потенциал как для развития уже устоявшихся методов обучения с подкреплением, так и для создания новых подходов решения этой задачи. Целью данной работы является выявление перспектив применения модели машинного обучения HTM в обучении с подкреплением.

Ключевые слова:биологически-правдоподобные методы машинного обучения, обучение с подкреплением, иерархическая темпоральная память.

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Канонир Г. Обучение с подкреплением на основе модели иерархической темпоральной памяти // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2022. -№10. -С. 80-83 DOI 10.37882/2223-2966.2022.10.14

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"