論文の概要: A novel HD Computing Algebra: Non-associative superposition of states
creating sparse bundles representing order information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08633v1
- Date: Thu, 17 Feb 2022 12:40:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-25 12:47:49.747284
- Title: A novel HD Computing Algebra: Non-associative superposition of states
creating sparse bundles representing order information
- Title(参考訳): 新しいHDコンピューティング代数:秩序情報を表すスパースバンドルを生成する状態の非連想的重ね合わせ
- Authors: Stefan Reimann
- Abstract要約: 認知コンピューティングは、アイテム情報だけでなく、シーケンシャル情報も表現する必要がある。
神経活動の総和にインスパイアされた単純なバイナリバンドルルールにより、結果のメモリ状態はアイテム情報とシーケンシャル情報の両方を表現することができる。
任意の数のアイテムをまとめることによるメモリ状態は、非均一であり、合計のアクティベーションしきい値によって制御されるスパース度を有する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Information inflow into a computational system is by a sequence of
information items. Cognitive computing, i.e. performing transformations along
that sequence, requires to represent item information as well as sequential
information. Among the most elementary operations is bundling, i.e. adding
items, leading to 'memory states', i.e. bundles, from which information can be
retrieved. If the bundling operation used is associative, e.g. ordinary
vector-addition, sequential information can not be represented without imposing
additional algebraic structure. A simple stochastic binary bundling rule
inspired by the stochastic summation of neuronal activities allows the
resulting memory state to represent both, item information as well as
sequential information as long as it is non-associative. The memory state
resulting from bundling together an arbitrary number of items is
non-homogeneous and has a degree of sparseness, which is controlled by the
activation threshold in summation. The bundling operation proposed allows to
build a filter in the temporal as well as in the items' domain, which can be
used to navigate the continuous inflow of information.
- Abstract(参考訳): 計算システムへの情報流入は、情報項目のシーケンスによって行われる。
認知コンピューティング、すなわち、そのシーケンスに沿って変換を実行するには、アイテム情報だけでなく、シーケンシャルな情報も表現する必要がある。
最も基本的な操作としては、バンドル、すなわちアイテムの追加、'メモリ状態'、すなわち情報の取得が可能なバンドルなどがある。
通常のベクトル付加のような結合演算が連想的であれば、追加の代数構造を含まないシーケンシャル情報は表現できない。
神経活動の確率的総和にインスパイアされた単純な確率的バイナリバンドルルールにより、結果として生じる記憶状態は、非連想的である限り、アイテム情報とシーケンシャル情報の両方を表現することができる。
任意の数のアイテムを束ねて生じるメモリ状態は不均一であり、和の活性化閾値によって制御される疎さの度合いを有する。
提案するバンドル操作は,情報の連続的な流入をナビゲートするために使用できるアイテムのドメインだけでなく,テンポラリにもフィルタを構築することができる。
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