Resumen

La Memoria Temporal Jerárquica es un nuevo tipo de modelo de red neuronal artificial, que imita la estructura y el flujo de procesamiento de información del cerebro humano. La Memoria Temporal Jerárquica tiene una fuerte capacidad de adaptación y rápida capacidad de aprendizaje, convirtiéndose en un tema candente en la investigación actual. La Memoria Temporal Jerárquica obtiene y guarda las características temporales de las secuencias de entrada mediante el algoritmo de aprendizaje de agrupamiento temporal. Sin embargo, el algoritmo actual presenta algunos problemas como la baja eficiencia de aprendizaje y el escaso efecto de aprendizaje al tratar datos de series temporales. En este artículo, se propone un algoritmo de aprendizaje de agrupamiento temporal basado en la conciencia de la ubicación. Se diseñan reglas de selección de celdas basadas en la conciencia de la ubicación y reglas de actualización dendrítica basadas en las entradas adyacentes para mejorar la eficiencia y el efecto de aprendizaje del algoritmo. A través

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Memoria temporal jerárquica; Modelo de red neuronal artificial; Eficiencia de aprendizaje; Algoritmo de aprendizaje de agrupamiento temporal; Conciencia de ubicación; Rendimiento del algoritmo
• Keywords:Hierarchical temporal memory; Artificial neural network model; Learning efficiency; Temporal pool learning algorithm; Location awareness; Algorithm performance