A Macrocolumn Architecture Implemented with Spiking Neurons

要約

マクロカラムは、エージェントの制御下で外部環境と相互作用するニューロモルフィック コンピューティング システムの重要なコンポーネントです。
環境は学習され、エッジがフィーチャを接続し、ラベルがそれらの間の相対的な変位を示す、ラベル付きの有向グラフとしてマクロ列に格納されます。
マクロカラムの機能は、最初にステート マシン モデルで定義されます。
このモデルは、スパイキング ニューロンで構成されるニューラル ネットワークで実装されます。
ニューロン モデルはアクティブな樹状突起を採用し、Hawkins/Numenta ニューロン モデルを反映しています。
このアーキテクチャは、エージェントがマクロカラムを使用して最初に学習し、次に疑似ランダムに配置された機能を含む 2 次元環境をナビゲートする研究ベンチマークで実証されています。

要約(オリジナル)

The macrocolumn is a key component of a neuromorphic computing system that interacts with an external environment under control of an agent. Environments are learned and stored in the macrocolumn as labeled directed graphs where edges connect features and labels indicate the relative displacements between them. Macrocolumn functionality is first defined with a state machine model. This model is then implemented with a neural network composed of spiking neurons. The neuron model employs active dendrites and mirrors the Hawkins/Numenta neuron model. The architecture is demonstrated with a research benchmark in which an agent employs a macrocolumn to first learn and then navigate 2-d environments containing pseudo-randomly placed features.

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