新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
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Reservoir computing is a framework for computation derived from recurrent neural network theory that maps input signals into higher dimensional computational spaces through the dynamics of a fixed, non-linear system called a reservoir.[1] After the input signal is fed into the reservoir, which is treated as a "black box," a simple readout mechanism is trained to read the state of the reservoir and
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? あまり有名ではありませんが変わった性質のニューラルネットワークとして Reservoir Computing があります。 Recurrent Neural Network のひとつですが、中間層の重みを固定してしまって、出力層の部分だけ学習するというアルゴリズムです。 Recurrent Neural Network とは まずは Recurrent Neural Network (RNN) について簡単に触れておきましょう。 時系列学習 時系列データを扱う方法は多種多様ですが、ニューラルネットワークにおいてはRNNを使います。 時系
これから4月中旬までバタバタすると思うので、今のうちに書いておきます。 昨年度は「私自身はと言えば、今年度はぱっとしなかったので、来年度はいい年になりますように。」と〆ましたが、今年度は挽回できたと思います。 まず今年度 … Read more
[2015年8月27日追記] 梶谷様が入院されたそうで、講演はキャンセルとなりました。とても残念です。お話を伺えるなんらかの機会が欲しいです。 [2015年6月5日追記] 今年の日本神経回路学会全国大会(9月2日-4日 電気通信大学)では、特別講演に日本IBMの梶谷浩一様をお招きして、「Neuromorphic Computing in IBM」という演題でご講演いただきます。TrueNorthのお話が聞けます！講演は9月3日夕方です。 最近Scienceに出た論文 A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface Paul A. Merolla et al. Science 345, 668 (2014); DOI: 10.1126/science
What’s Next in AI is foundation models at scaleAI is revolutionizing how business gets done, but popular models can be costly and are often proprietary. At IBM Research, we’re designing powerful new foundation models and generative AI systems with trust and transparency at their core. We’re working to drastically lower the barrier to entry for AI development, and to do that, we’re committed to an
Driven by our mission to understand the brain deeply and apply that understanding to AI, we are redefining what’s possible with today’s AI systems. The Thousand Brains Project is a collaborative, nonprofit, open-source initiative that focuses on developing a new type of artificial intelligence based on our sensorimotor framework for intelligence, the Thousand Brains Theory. As of January 1, 2025 t
“Develop safe general artificial intelligence – as fast as possible – to help humanity and understand the universe.” Long-Term Memory We are developing Long-Term Memory (LTM) systems to expand LLM agents' context window, enabling continual learning from interactions and environmental dynamics. Our goal is to create agents capable of lifelong learning, using every new experience to enhance future p
Advancing Research and Development for Whole Brain Emulation The Carboncopies Foundation leads research and development toward whole brain emulation - a technology to preserve and restore brain function. Memory Decoding Journal Club Join us for a discussion on "Fear learning induces synaptic potentiation between engram neurons in the rat lateral amygdala" presented by Dr. Kenneth Hayworth on April
IBMは米国時間8月7日、同社が世界初のニューロシナプティックコンピュータチップと呼ぶものを発表した。人間の脳が持つ計算能力と出力効率を模倣したプロセッサだ。 「TrueNorth」という名のこのチップは、スーパーコンピュータ並みの性能を切手サイズのマイクロプロセッサに詰め込むことも可能になるかもしれない。現在のプロセッサのように総当たり方式の数学的計算によって問題を処理するのではなく、状況を理解し、あいまいさにも対処して、コンテキストに応じた処理をリアルタイムで実行できるように設計されている。さらに、コンピュータ史上最も電力効率が高いチップの1つとなり、新しいタイプのモバイルアプリやコンピューティングサービスを実現する可能性も秘めているという。IBMの研究責任者兼シニアマネージャーのDharmendra Modha氏はインタビューでこのように述べた。 人間の脳を参考にしたTrueNort
ICONIP2025 日本神経回路学会第35回全国大会はAsia Pacific Neural Network Societyと共催で、 International Conference on Neural Information Processing (ICONIP)2025として、 11月20日～24日に沖縄科学技術大学院大学で開催されます。 詳細は下記Webサイトをご参照下さい。 URL：https://iconip2025.apnns.org/ 開催日：2025年11月20日（木）～24日（月祝） 会場：OSTカンファレンスセンター ICONIP2025では、チュートリアルの提案を募集中です。皆さん是非ふるってご提案下さい。 Tutorial提案締切は5月1日です。 詳細は下記webサイトをご参照ください。 https://iconip2025.apnns.org/submissi
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