論文の概要: Vector Symbolic Finite State Machines in Attractor Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01196v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 14:23:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 16:23:45.263338
• Title: Vector Symbolic Finite State Machines in Attractor Neural Networks
• Title（参考訳）: トラクタニューラルネットワークにおけるベクトル記号有限状態機械
• Authors: Madison Cotteret, Hugh Greatorex, Martin Ziegler, Elisabetta Chicca
• Abstract要約: 本研究では,アトラクタネットワークが任意の有限状態マシンを実装可能であることを示す。 モデルが不正確でノイズの多い重み付けに頑健であることを示し、高密度だが信頼性の低いデバイスによる実装の第一候補となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Hopfield attractor networks are robust distributed models of human memory. We propose construction rules such that an attractor network may implement an arbitrary finite state machine (FSM), where states and stimuli are represented by high-dimensional random bipolar vectors, and all state transitions are enacted by the attractor network's dynamics. Numerical simulations show the capacity of the model, in terms of the maximum size of implementable FSM, to be linear in the size of the attractor network. We show that the model is robust to imprecise and noisy weights, and so a prime candidate for implementation with high-density but unreliable devices. By endowing attractor networks with the ability to emulate arbitrary FSMs, we propose a plausible path by which FSMs may exist as a distributed computational primitive in biological neural networks.
• Abstract（参考訳）: ホップフィールドアトラクタネットワークは、人間のメモリの堅牢な分散モデルである。 本研究では,アトラクタネットワークが任意の有限状態マシン(FSM)を実装し,状態と刺激を高次元のランダム双極ベクトルで表現し,すべての状態遷移をアトラクタネットワークのダイナミクスによって実行する構成規則を提案する。 数値シミュレーションは、実装可能なfsmの最大サイズの観点から、モデルがアトラクタネットワークのサイズで線形であることを示す。 モデルが不正確でノイズの多い重み付けに頑健であることを示し、高密度だが信頼性の低いデバイスによる実装の候補となる。 任意のFSMをエミュレートできるアトラクタネットワークを付与することにより、生物学的ニューラルネットワークにおいてFSMが分散計算プリミティブとして存在することを示す。

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