論文の概要: Semantically-correlated memories in a dense associative model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07123v3
• Date: Sun, 2 Jun 2024 08:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-04 15:27:55.021954
• Title: Semantically-correlated memories in a dense associative model
• Title（参考訳）: 密接な連想モデルにおける意味的関連記憶
• Authors: Thomas F Burns,
• Abstract要約: 私はCorrelated Associative Memory(CDAM)という新しい連想記憶モデルを紹介します。 CDAMは、自動連想とヘテロ連想の両方を、連続的に評価されたメモリパターンのための統一されたフレームワークに統合する。 理論的、数値的に解析され、4つの異なる力学モードが明らかにされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7195102129095003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: I introduce a novel associative memory model named Correlated Dense Associative Memory (CDAM), which integrates both auto- and hetero-association in a unified framework for continuous-valued memory patterns. Employing an arbitrary graph structure to semantically link memory patterns, CDAM is theoretically and numerically analysed, revealing four distinct dynamical modes: auto-association, narrow hetero-association, wide hetero-association, and neutral quiescence. Drawing inspiration from inhibitory modulation studies, I employ anti-Hebbian learning rules to control the range of hetero-association, extract multi-scale representations of community structures in graphs, and stabilise the recall of temporal sequences. Experimental demonstrations showcase CDAM's efficacy in handling real-world data, replicating a classical neuroscience experiment, performing image retrieval, and simulating arbitrary finite automata.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,CDAM(Correlated Dense Associative Memory)と呼ばれる新しい連想記憶モデルについて紹介する。 任意のグラフ構造を用いてメモリパターンを意味的にリンクし、CDAMは理論上、数値的に解析され、オートアソシエーション、狭いヘテロアソシエーション、広いヘテロアソシエーション、中立クエンスという4つの異なる動的モードが明らかになった。 抑制的調節研究からインスピレーションを得た私は、ヘテロ連想の範囲を制御し、グラフ内のコミュニティ構造のマルチスケール表現を抽出し、時間的シーケンスのリコールを安定化するために、アンチヘビアン学習ルールを採用しています。 実験では、CDAMが実世界のデータを処理し、古典的な神経科学実験を複製し、画像検索を行い、任意の有限オートマトンをシミュレートする効果を示す。

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