理反应」、「锥体神经元间的相互作用」来开发。 HTM的精髓是可以储存、学习、推论和进行长序列回忆的学习演算法。 与大多数其他机器学习方法不同，HTM会连续地（以无监督方式）在未标记资料中学习以时间为基础的模式（patterns）。 HTM对杂讯具有强健性，并且具有高容量，这意味着它可以同时学习多种模式。 当应用于计算机时，HTM非常适合用于预测、检测异常、分类以及最终感觉动作的应用。 透过的范例应用程式和Numenta合作伙伴的一些商业化应用程式，该理论已经在软体中完成了测试和实现。 Secti