接続セグメントに時間軸を導入した階層的時間記憶

抄録

本稿では大脳皮質の構造と学習アルゴリズムを模した時系列予測モデルであるHierarchical Temporal Memory(HTM)に対して、長期依存関係を考慮できる改良を提案する。従来のモデルでは時系列データ中の各データに対して一時刻前のデータとの接続のみを学習していたが、提案モデルでは複数時刻前のデータとの接続を学習させる。そこでHTMの構造においてシナプスの集まりであるセグメントに対して時間軸を導入する。実験により提案モデルは時系列データの予測タスクにおいて従来モデルよりも高い精度を記録することを確認した。