論文の概要: Hierarchical Associative Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06446v1
• Date: Wed, 14 Jul 2021 01:38:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-15 14:09:13.878104
• Title: Hierarchical Associative Memory
• Title（参考訳）: 階層的連想記憶
• Authors: Dmitry Krotov
• Abstract要約: Associative Memories や Modern Hopfield Networks は、多くの魅力的な特性を持っている。 パターン補完を行い、多数のメモリを格納し、リカレントニューラルネットワークを使用して記述することができる。 本稿では,任意の数のレイヤを持つ連想メモリの完全再帰モデルについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66512000865131
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dense Associative Memories or Modern Hopfield Networks have many appealing properties of associative memory. They can do pattern completion, store a large number of memories, and can be described using a recurrent neural network with a degree of biological plausibility and rich feedback between the neurons. At the same time, up until now all the models of this class have had only one hidden layer, and have only been formulated with densely connected network architectures, two aspects that hinder their machine learning applications. This paper tackles this gap and describes a fully recurrent model of associative memory with an arbitrary large number of layers, some of which can be locally connected (convolutional), and a corresponding energy function that decreases on the dynamical trajectory of the neurons' activations. The memories of the full network are dynamically "assembled" using primitives encoded in the synaptic weights of the lower layers, with the "assembling rules" encoded in the synaptic weights of the higher layers. In addition to the bottom-up propagation of information, typical of commonly used feedforward neural networks, the model described has rich top-down feedback from higher layers that help the lower-layer neurons to decide on their response to the input stimuli.
• Abstract（参考訳）: Dense Associative Memories や Modern Hopfield Networks は連想記憶の魅力的な特徴を多数持っている。 パターンの完了や大量のメモリの保存が可能で、生物学的な信頼性とニューロン間のフィードバックの豊富な再帰的なニューラルネットワークを使って記述することができる。 同時に、このクラスのすべてのモデルは、これまで1つの隠れた層しか持たず、密結合されたネットワークアーキテクチャでのみ定式化され、機械学習アプリケーションを妨げる2つの側面がある。 本稿では、このギャップに取り組み、局所的に接続できる層(畳み込み)と、ニューロンの活性化の動的軌道を減少させる対応するエネルギー関数を含む、任意に多数の層を持つアソシエーションメモリの完全再帰モデルを記述する。 ネットワーク全体の記憶は、下位層のシナプス重みにエンコードされたプリミティブを使って動的に「組み立て」され、上位層のシナプス重みにエンコードされる「組み立て規則」によって符号化される。 一般的に使用されるフィードフォワードニューラルネットワークの典型的なボトムアップ伝搬に加えて、モデルでは、上位層からの豊富なトップダウンフィードバックにより、下層のニューロンが入力刺激に対する応答を決定する。

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