つまり起きている間に学習を進めて、パターンを保存し、眠っている間に不要な情報を削除し、残された重要な情報を強化するようにしたのである。

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・睡眠させることでシナプスごとの保存容量が大幅に改善

　その結果は素晴らしく、睡眠がない場合には最大容量α ＝ 0.14だったのが（αはシナプスごとに保存されたビット数）、睡眠を導入することで理論上の上限をα = 1まで引き上げることが可能になった。

　シミュレーションからもこの結果は裏付けられており、神経ネットワークにしばらく睡眠させることで、パフォーマンスを改善できることが示されている。

　「認知プロセスにおいて、学習と想起がきわめて重要な役割を果たしていますが、生物と同様に人工知能にとっても睡眠は不可欠だと考えます」とバッラ氏は話す。

　人工知能も夢を見るのだろうか？
　それはどんな夢なのだろう？
　
　この研究は『Neural Networks』で発表された。『arXiv』で全文を閲覧することができる。

written by hiroching / edited by parumo