Memoria Temporale Gerarchica La memoria gerarchica temporale (HTM) è un modello di apprendimento online, da non controllato a semi-controllato, sviluppato da Jeff Hawkins e Dileep George del Numenta Inc. che modella alcune delle proprietà algoritme e strutturali della neocorteccia. HTM è un modello biomimetico basato sulla teoria della predizione menemonica della funzione mentale descritta da Jeff Hawkins nel suo libro sulla intelligenza. HTM è un metodo per scoprire e dedurre le cause di alto livello di schemi e sequenze di input osservate, costruendo così un modello gradualmente più complesso del mondo. Jeff Hawkins afferma che l'HTM non presenta alcuna idea o teoria nuove, ma combina idee esistenti per imitare la neo corteccia con un semplice progetto che fornisce un largo spettro di capacità. HTM combina ed estende approcci usati nella memoria distribuita di Sparse, le reti bayesiane, algoritmi di raggruppamento spaziale e temporale, usando una gerarchia a tre forme di nodi che è comune in una rete neuronale.