Zoologger: The world's smartest insect
Which way? (Image: Andre Konieczny/Imagebroker/FLPA) Species: Bombus terrestris Habitat: Throughout Europe and north Africa, outsmarting salespeople Anyone who has used an in-car satnav will be familiar with Jane, the calm voice that tells you to turn around because you’ve gone the wrong way. Many users will also be familiar with the response: yelling “Shut up, Jane!” while performing illegal turn
The Next Generation of Neural Networks
Google Tech Talks November, 29 2007 In the 1980's, new learning algorithms for neural networks promised to solve difficult classification tasks, like speech or object recognition, by learning many layers of non-linear features. The results were disappointing for two reasons: There was never enough labeled data to learn millions of complicated features and the learning was much too slow in deep
YouTube - Broadcast Yourself
SMELLMANのMouth drummer、ハヤシの口ドラム＋ベースの同時演奏 at the TILT HOUSE STUDIO SMELLMAN：アカペラグループ「チン SMELLMANのMouth drummer、ハヤシの口ドラム＋ベースの同時演奏 at the TILT HOUSE STUDIO SMELLMAN：アカペラグループ「チン☆パラ」解散後、元メンバーが中心となり結 成 オリジナルなサウンド追求のため、数回のメンバーチェンジを経て現在に至る 類を見ないオリジナルなアカペラサウンドは定評 都内ライブハウスを中心に活動中 ワンマンライブ「ロスタルジア」決定！ 2008.12.26 at SHIBUYA O-WEST http://www.smellman.com (続き) (一部表示)
「計算的な深さ」について - 186 @ hatenablog
▼ 「計算的な深さと脳」 で書いた計算的深さの概念はシンプルかつ重要だと思う。 もしそうならこの程度の概念がすでに専門の学者によって発明されていないはずはない。そう思ったのだけど、相変わらず私のアンテナにはかかってこない。もしかしたらまだ存在しないのだろうか。 (中略) ここで、試論として、「2入力NANDゲートだけで最速な回路構成をした時の計算時間」と定義する。こうすれば大きさNのメモリによる解決はlog N時間かかる事になる。同じ問題を、テーブルで解いてもハードワイアードロジックで解いても同じ程度の時間になるだろう。 ご想像の通り, 既にあります. (並列計算量とか回路計算量の文脈で調べると良いんじゃないかと.) Complexity Zoo - Qwikiから引っ張ってくると, こんな感じ. ACi 多項式サイズ/unbounded fan-in/AND, OR, NOT/深さO(l
Aso Lab. :: ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク| 研究テーマ| 生理学的・解剖学的アプローチ| 工学的・数理学的アプローチ ニューラルネットワークとは？ ニューラルネットワークとは、人間の脳の仕組みをまねた情報処理機構です。 人間の脳はコンピュータでは実現が困難な処理でさえ容易に達成する優れた能力を持っています。現在私たちが使っているコンピュータはノイマン型と呼ばれ、演算速度が非常に速く、定式化された問題などを解く場合には抜群の威力を発揮しますが、人間が普段行っているパターン認識などの問題を解く場合、問題の定式化が難しく、実装するのが非常に困難となります。そこで、人間の脳内の情報処理機構をヒントにして、人間の基本機能である認識や記憶、判断といった処理をコンピュータ上で実現させるため、ニューラルネットワークが誕生しました。 ニューラルネットワークの仕組み ニューラルネットワークは脳内の情報処理機構を単純化した構造を
IBM研究者、動物の思考に類似したコンピュータアルゴリズムを開発 - CNET Japan
IBMは、コンピュータに脊椎動物のような思考を持たせる手法を開発した。 IBMのバイオメトリカル・コンピューティングチームのCharles PeckとJames Kozloskiは、「ミニ円柱（minicolumn）」と呼ばれる大脳新皮質の小型円柱組織の働きを真似る数学的モデルを作り出したと発表した。ミニ円柱とは、ニューロン（神経細胞）からの刺激をまとめる組織の細い糸の集合を指す。この研究がさらに進めば、やがてロボットが人間のように「認識」し、センサーから得た情報を利用して適切な判断を行うことになるかもしれない。 Peckの説明によると、人間の脳はおおよそ280億の細胞で成り立っているという。このうち、2億あるミニ円柱は、簡単にいうと感知したデータを集め、それを組織して脳のより高度な部位に提供している。またミニ円柱には、内部接続を通して互いに通信を行う機能もある。ミニ円柱はおおよそ直径20
計算的な深さと脳
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
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