В рассылке HTM-Network промелькнула ссылка на заметку на QZ.com (http://qz.com/432678/the-dreams-of-googles-ai-are-equal-parts-amazing-and-disturbing/) о том, как инженеры Гугл попросили обученную ими реализацию многослойной нейронной сети (не уточняется какой архитектуры) воспроизводить, что нейронная сеть «видит» на данном входном изображении.
Изучая материалы об иерархической временной памяти, я через email-рассылку узнал о существовании очередного DataSet’а для проверки алгоритмов машинного обучения и сравнения их с State-of-the-Art результатами. Одним из таких ресурсов, о котором упомянули ребята из nupic-theory стал Kaggle. Какого же было мое удивление, когда в списке соревнований на решение задач машинного обучения я увидел это: Да! Avito.ru […]
В рассылке numenta-theory, посвященной основам HTM (для тех кто не знает, что такое HTM читайте тут, тут и можно прочитать наши предыдущие посты — этот и этот), один из работников Numenta Мэт Тейлор поделился рассказом об истории компании и их основной разработки — иерархической временной памяти. Ссылка на его пост — здесь. Ниже мой перевод:
