論文の概要: Shift-Equivariant Similarity-Preserving Hypervector Representations of
Sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15475v1
- Date: Fri, 31 Dec 2021 14:29:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-03 14:11:56.805470
- Title: Shift-Equivariant Similarity-Preserving Hypervector Representations of
Sequences
- Title（参考訳）: シフト同変類似性-列のハイパーベクトル表現を保存する
- Authors: Dmitri A. Rachkovskij
- Abstract要約: 本稿では,シーケンスのハイパーベクター形成のためのアプローチを提案する。
提案手法は合成ハイパーベクターによるシーケンス要素の表現である。
シンボル文字列の形でデータを用いた多種多様なタスクセットを用いて,提案した表現を実験的に検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8223798883838329
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hyperdimensional Computing (HDC), also known as Vector-Symbolic Architectures
(VSA), is a promising framework for the development of cognitive architectures
and artificial intelligence systems, as well as for technical applications and
emerging neuromorphic and nanoscale hardware. HDC/VSA operate with
hypervectors, i.e., distributed vector representations of large fixed dimension
(usually > 1000). One of the key ingredients of HDC/VSA are the methods for
encoding data of various types (from numeric scalars and vectors to graphs)
into hypervectors. In this paper, we propose an approach for the formation of
hypervectors of sequences that provides both an equivariance with respect to
the shift of sequences and preserves the similarity of sequences with identical
elements at nearby positions. Our methods represent the sequence elements by
compositional hypervectors and exploit permutations of hypervectors for
representing the order of sequence elements. We experimentally explored the
proposed representations using a diverse set of tasks with data in the form of
symbolic strings. Although our approach is feature-free as it forms the
hypervector of a sequence from the hypervectors of its symbols at their
positions, it demonstrated the performance on a par with the methods that apply
various features, such as subsequences. The proposed techniques were designed
for the HDC/VSA model known as Sparse Binary Distributed Representations.
However, they can be adapted to hypervectors in formats of other HDC/VSA
models, as well as for representing sequences of types other than symbolic
strings.
- Abstract（参考訳）: 超次元コンピューティング(HDC、Vector-Symbolic Architectures、略称:VSA)は、認知アーキテクチャや人工知能システムの開発、技術応用、新しいニューロモルフィックおよびナノスケールハードウェアのための有望なフレームワークである。
HDC/VSAは超ベクトル、すなわち大きな固定次元(通常は1000)の分散ベクトル表現で動作する。
HDC/VSAの重要な要素の1つは、様々な種類のデータ(数値スカラーやベクトルからグラフまで)をハイパーベクターに符号化する方法である。
本稿では,配列のシフトに関して等分散性を提供し,近接位置において同一の要素を持つ配列の類似性を保持する列の超ベクトルの形成に関するアプローチを提案する。
提案手法は, 配列要素を合成ハイパーベクターで表現し, 配列要素の順序を表すためにハイパーベクターの置換を利用する。
提案手法はシンボリック文字列の形でデータを含む多様なタスク群を用いて実験的に検討した。
我々のアプローチは、その位置における記号の超ベクトルから列の超ベクトルを形成するため、特徴のないものであるが、サブシーケンスのような様々な特徴を応用した手法と同等の性能を示す。
提案手法はSparse Binary Distributed Representationsとして知られるHDC/VSAモデルのために設計された。
しかし、それらは他のhdc/vsaモデルのフォーマットの超ベクトルやシンボリック文字列以外の型の列に適応することができる。
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