論文の概要: Pattern Denoising in Molecular Associative Memory using Pairwise Markov Random Field Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.13780v4
• Date: Wed, 17 Jun 2020 06:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 05:09:25.483600
• Title: Pattern Denoising in Molecular Associative Memory using Pairwise Markov Random Field Models
• Title（参考訳）: Pairwise Markov Random Field Model を用いた分子連想記憶におけるパターン認識
• Authors: Dharani Punithan and Byoung-Tak Zhang
• Abstract要約: 本稿では, パターン学習, 記憶, 認知のためのインサイリコ分子連想メモリモデルを提案する。 PMRFを用いた分子連想メモリモデルでは,露出した例から局所的な特徴を抽出する。 分子シミュレーションの結果,学習パターンと識別パターンの平均2乗誤差は低いことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.211255523490692
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an in silico molecular associative memory model for pattern learning, storage and denoising using Pairwise Markov Random Field (PMRF) model. Our PMRF-based molecular associative memory model extracts locally distributed features from the exposed examples, learns and stores the patterns in the molecular associative memory and denoises the given noisy patterns via DNA computation based operations. Thus, our computational molecular model demonstrates the functionalities of content-addressability of human memory. Our molecular simulation results show that the averaged mean squared error between the learned and denoised patterns are low (< 0.014) up to 30% of noise.
• Abstract（参考訳）: Pairwise Markov Random Field (PMRF) モデルを用いて, パターン学習, 記憶, 認知のためのインサイリコ分子連想メモリモデルを提案する。 PMRFをベースとした分子連想記憶モデルは、露出した例から局所的に分布した特徴を抽出し、分子連想記憶のパターンを学習し、記憶し、DNA計算に基づく操作によって与えられた雑音パターンを識別する。 したがって, 計算分子モデルは, 人間の記憶の内容適応性の機能を実証する。 分子シミュレーションの結果,学習パターンと復調パターンの平均2乗誤差は,ノイズの30%まで低い(0.014)ことがわかった。

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