# Temporal Memory Tests

Goal: Verify that the temporal memory can learn sequences of

• Different lengths
• Varying overlaps

Method: Encode a circular, sequential pattern. Verify that the TP can learn the pattern and reproduce it accurately. Vary the length and overlap of the pattern. Determine any limitations of the TP w.r.t. learning circular, sequential patterns.

``````

In [39]:

import calendar
import datetime
import numpy
import os.path
import pickle
from random import randrange, random, shuffle
import sys
import time

import nupic
from nupic.encoders import ScalarEncoder, MultiEncoder
from nupic.bindings.algorithms import SpatialPooler as SP
from nupic.research.TP10X2 import TP10X2 as TP

``````

Import all the good stuff

``````

In [176]:

A = [1] * 30 + [0] * 60
B = [0] * 30 + [1] * 30 + [0] * 30
C = [0] * 60 + [1] * 30
n = 10
w = 5
inputs = [[0] * (i*w) + [1] * w + [0] * ((n-i-1)*w) for i in range(0,n)]

enc = ScalarEncoder(w=5, minval=0, maxval=10, radius=1.25, periodic=True, name="encoder", forced=True)
for d in range(0, 10):
print str(enc.encode(d))
inputs = [enc.encode(i) for i in range(10)]
print len(inputs[0])

``````
``````

[1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 1 1]
[0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 0 0
0 0 0]
[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0]
40

``````
``````

In [190]:

tp = TP(numberOfCols=40, cellsPerColumn=7,
initialPerm=0.5, connectedPerm=0.5,
minThreshold=10, newSynapseCount=10,
permanenceInc=0.1, permanenceDec=0.01,
activationThreshold=1,
globalDecay=0, burnIn=1,
checkSynapseConsistency=False,
pamLength=7)

``````
``````

In [194]:

input_array = numpy.zeros(40, dtype="int32")
tp.reset()
for i, pattern in enumerate(inputs):
input_array[:] = pattern
tp.compute(input_array, enableLearn=True, computeInfOutput=True)
tp.printStates()

``````
``````

Inference Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  1110000000 0000000000 0000000000 0000000011
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
Inference Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0011000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000010000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000100000 0000000000 0000000000 0000000000

Learn Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
Learn Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000

Inference Active state
1110000000 0000000000 0000000000 0000000011  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0011000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000010000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000100000 0000000000 0000000000 0000000000
Inference Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0011000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000010 0100100000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000100 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000010000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0001000000 0000000000 0000000000
0000001000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000
0000100000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000001 1010000000 0000000000 0000000000

Learn Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
Learn Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000

Inference Active state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0011000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000010 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000100 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000010000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000001000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000000 0000000000 0000000000
0000100000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000001 1000000000 0000000000 0000000000
Inference Predicted state
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000000000 0000000000 0000000000
0000000010 0100100000 0000000000 0000000000  0000000010 0100110010 0000000000 0000000000
0000000100 0000000000 0000000000 0000000000  0000000100 0000000000 0000000000 0000000000
0000000000 0000000000 0000000000 0000000000  0000000000 0000001000 0000000000 0000000000
0000000000 0001000000 0000000000 0000000000  0000000000 0001000000 0000000000 0000000000
0000001000 0000000000 0000000000 0000000000  0000001000 0000000100 0000000000 0000000000
0000000001 1010000000 0000000000 0000000000  0000000001 1010000000 0000000000 0000000000

Learn Active state
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Learn Predicted state
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Inference Active state
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Inference Predicted state
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Learn Active state
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Learn Predicted state
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``````
``````

In [104]:

w = 5
n = 10
str([[0] * (i*w) + [1] * w + [0] * ((n-i-1)*w) for i in range(0,n)]).replace('\n', '')

``````
``````

Out[104]:

'[[1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]]'

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In [ ]:

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