論文の概要: Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07308v1
- Date: Sat, 15 May 2021 22:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-18 14:58:54.189279
- Title: Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition
- Title(参考訳): 共通認知モデルの予測処理実装に向けて
- Authors: M. A. Kelly, Alexander Ororbia
- Abstract要約: 本稿では,ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習し,大規模に人的パフォーマンスをモデル化するエージェントを開発するための基盤となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 79.63867412771461
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this article, we present a cognitive architecture that is built from
powerful yet simple neural models. Specifically, we describe an implementation
of the common model of cognition grounded in neural generative coding and
holographic associative memory. The proposed system creates the groundwork for
developing agents that learn continually from diverse tasks as well as model
human performance at larger scales than what is possible with existant
cognitive architectures.
- Abstract(参考訳): 本稿では,強力な,かつ単純なニューラルモデルから構築した認知的アーキテクチャを提案する。
具体的には、ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知の共通モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習するエージェントを開発するための基盤となり,既存の認知アーキテクチャよりも大規模で人的パフォーマンスをモデル化する。
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