Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Associative Memory Problem in Neurobiology and Machine Learning

論文の概要: Large Associative Memory Problem in Neurobiology and Machine Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.06996v3
Date: Tue, 27 Apr 2021 22:20:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-28 08:58:00.283107
Title: Large Associative Memory Problem in Neurobiology and Machine Learning
Title（参考訳）: 神経生物学と機械学習における大規模連想記憶問題
Authors: Dmitry Krotov, John Hopfield
Abstract要約: 本稿では,生物的妥当性の度合いを指標とした,大きな連想記憶の有効なモデルを提案する。我々のネットワークの力学と、その縮小次元等価性はともにエネルギー(リアプノフ)関数を最小化する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.41804410246642
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Dense Associative Memories or modern Hopfield networks permit storage and reliable retrieval of an exponentially large (in the dimension of feature space) number of memories. At the same time, their naive implementation is non-biological, since it seemingly requires the existence of many-body synaptic junctions between the neurons. We show that these models are effective descriptions of a more microscopic (written in terms of biological degrees of freedom) theory that has additional (hidden) neurons and only requires two-body interactions between them. For this reason our proposed microscopic theory is a valid model of large associative memory with a degree of biological plausibility. The dynamics of our network and its reduced dimensional equivalent both minimize energy (Lyapunov) functions. When certain dynamical variables (hidden neurons) are integrated out from our microscopic theory, one can recover many of the models that were previously discussed in the literature, e.g. the model presented in "Hopfield Networks is All You Need" paper. We also provide an alternative derivation of the energy function and the update rule proposed in the aforementioned paper and clarify the relationships between various models of this class.
Abstract（参考訳）: デンス連想記憶(Dense Associative Memories)または現代のホップフィールドネットワーク(Hopfield network)は、指数関数的に大きな(特徴空間の次元における)メモリ数の記憶と信頼性の高い検索を可能にする。同時に、ニューロン間の多体シナプス結合の存在を必要とするように見えるため、そのナイーブな実装は非生物学的である。これらのモデルは(生物学的自由度という観点で記述された)より微視的な理論の効果的な記述であり、追加の(隠れた)ニューロンを持ち、それらの間の2体相互作用のみを必要とする。このことから,提案する微視的理論は,生体的可能性の程度の大きな連想記憶の有効なモデルである。ネットワークのダイナミクスとその縮小次元等価性はエネルギー(リアプノフ)を最小化する。特定の動的変数(隠れニューロン)が顕微鏡理論から統合されると、「ホップフィールド・ネットワークはAll You Need」論文で示されたモデルなど、これまで文献で議論されていたモデルの多くを復元することができる。また、上記の論文で提案したエネルギー関数と更新規則の代替的導出を行い、このクラスの様々なモデル間の関係を明らかにする。

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