mardi 27 avril 2010

Memristor, dans 3 ans -2013

"Notre cerveau est constitué de memristors" explique Leon Chua, professeur à l'université de Berkeley qui a découvert cette technologie il y a 39 ans. "Ce fonctionnement est très différent de l'ordinateur binaire de von Neumann. Nous pourrions donc voir apparaître dans les années à venir des ordinateurs qui s'inspirent du cerveau humain" précise-t-il. De quoi changer radicalement l'informatique. Car cela revient à passer du jour au lendemain des cartes perforées au cloud computing.

hiérarchique temporelle de la mémoire, HTM, vision software




Voici le début du futur , un logiciel et un langage de programmation .
le site de NUMENTA propose Nupic (le langage de programmation (base de python et de la prédiction) et son logiciel gratuit vision software.
le début de l'intelligence artificielle...la prediction.
----------------------------------
Présentation de la technologie HTM

Hiérarchique de la mémoire temporelle: What's in a Name?

Le nom a été choisi pour une raison:

* Hierarchical - HTMS sont organisés en une hiérarchie en forme d'arbre de nœuds. Chaque nœud met en œuvre une fonction d'apprentissage et de mémoire, qui est, elle résume un algorithme. les nœuds d'un niveau inférieur de recevoir de grandes quantités d'entrée et d'envoyer des entrées traitées au niveau suivant. De cette façon, les résumés HTM Réseau de l'information comme il est passé dans la hiérarchie.

* Temporal - Pendant la formation, l'application HTM doit être présenté avec les objets tels qu'ils évoluent avec le temps. Par exemple, lors de la formation de la demande de photo, les images sont présentées haut d'abord vers le bas, puis de gauche à droite comme si l'image se déplacent au fil du temps. Notez que l'élément temporel est essentiel: L'algorithme a été écrit pour que les contributions que les changements progressivement au fil du temps.

* MEmory - Une demande d'HTM fonctionne en deux phases, qui peuvent être considérés comme de la mémoire de formation et de l'utilisation de la mémoire. Pendant la formation, le réseau HTM apprend à reconnaître les tendances dans l'entrée qu'il reçoit. Chaque niveau dans la hiérarchie est formé séparément. Dans la formation complète du réseau HTM, chaque niveau dans la hiérarchie sait - a en mémoire - tous les objets de son monde. Au cours de l'inférence, lorsque le réseau HTM est présenté avec de nouveaux objets, il peut déterminer la probabilité qu'un objet est l'un des objets déjà connus.
------------------------
voir le site du livre ici