階層式時序記憶

階層式時序記憶 （ 英語 ： Hierarchical temporal memory ， HTM ） 又稱作分層時序記憶或層級實時記憶 ， 是一種受生物學制約的智力理論 （ 或模型 ） ， 最初見於傑夫 · 霍金和珊卓拉.布萊克斯里 （ Sandra Blakeslee ） 在2004年的著作 ─ ─ （ 又譯作 《 人工智能的未來 》 ， 英語 ： On Intelligence ） 。 HTM理論是根據 「 神經科學 」 以及哺乳動物 （ 尤其是人類 ） 大腦新皮層中的 「 錐體神經元生理反應 」 、 「 錐體神經元間的相互作用 」 來開發 。 HTM的精髓在於其學習演算法可以進行儲存 、 學習 、 推論和長序列回憶 。 與大多數其他機器學習方法不同 ， HTM會連續地 （ 以無監督方式 ） 在未標記資料中學習基於時間的模式 （ patterns ） 。 HTM對雜訊具有強健性 ， 並且具有高容量 ， 這意味着它可以同時學習多種模式 。 當應用於計算機時 ， HTM非常適合用於預測 、 檢測異常 、 分類以及最終感覺動作的應用 。 透過的範例應用程式和Numenta合作伙伴的一些商業化應用程式 ， 該理論已經在軟體中完成了測試和實現 。