HTM算法Numenta HTM皮层学习的MATLAB实现

高铁Numenta的HTM皮层学习算法在MATLAB中的实现。

有关该算法的详细说明，请参阅Numenta的白皮书：HTM_CorticalLearningAlgorithms.pdf。

• Space_Pool.m：Numenta的空间池化算法，用于获取输入的稀疏分布表示。

• Time_Pool.m：Numenta的时间池化算法，将SDR表示置于时间上下文中并预测未来状态。

• run_HTM.m：驱动程序。初始化从HTM区域的列到输入的突触连接，将来自周期性标量函数的样本馈送到编码为稀疏分布表示的HTM区域。

步骤说明：

1. 初始化HTM区域的列到输入的突触连接。

2. 将周期性标量函数的样本传递至HTM区域。

3. 通过空间池化和时间池化实现稀疏表示及预测。

详细代码结构和使用步骤请参考原始文档及代码注释。