論文の概要: Hierarchical Working Memory and a New Magic Number

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07637v1
• Date: Wed, 14 Aug 2024 16:03:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-15 12:43:33.293934
• Title: Hierarchical Working Memory and a New Magic Number
• Title（参考訳）: 階層的ワーキングメモリと新しいマジックナンバー
• Authors: Weishun Zhong, Mikhail Katkov, Misha Tsodyks,
• Abstract要約: 本稿では,作業記憶のシナプス理論の枠組み内でチャンキングを行うための繰り返しニューラルネットワークモデルを提案する。 我々の研究は、認知に不可欠な脳内の情報のオンザフライ組織を理解するための、概念的で分析的な枠組みを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.024113475677323
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The extremely limited working memory span, typically around four items, contrasts sharply with our everyday experience of processing much larger streams of sensory information concurrently. This disparity suggests that working memory can organize information into compact representations such as chunks, yet the underlying neural mechanisms remain largely unknown. Here, we propose a recurrent neural network model for chunking within the framework of the synaptic theory of working memory. We showed that by selectively suppressing groups of stimuli, the network can maintain and retrieve the stimuli in chunks, hence exceeding the basic capacity. Moreover, we show that our model can dynamically construct hierarchical representations within working memory through hierarchical chunking. A consequence of this proposed mechanism is a new limit on the number of items that can be stored and subsequently retrieved from working memory, depending only on the basic working memory capacity when chunking is not invoked. Predictions from our model were confirmed by analyzing single-unit responses in epileptic patients and memory experiments with verbal material. Our work provides a novel conceptual and analytical framework for understanding the on-the-fly organization of information in the brain that is crucial for cognition.
• Abstract（参考訳）: 非常に限られた作業メモリ(典型的には4つの項目)は、感覚情報のストリームを同時に処理するという私たちの日常経験とは対照的です。 この格差は、ワーキングメモリが情報をチャンクのようなコンパクトな表現に整理できることを示しているが、その基盤となる神経機構はほとんど不明である。 本稿では、動作記憶のシナプス理論の枠組みの中でチャンキングを行うための繰り返しニューラルネットワークモデルを提案する。 その結果, ネットワークは刺激群を選択的に抑制することにより, チャンク内の刺激群を維持・回収できることがわかった。 さらに,本モデルでは,階層的チャンキングにより作業メモリ内の階層的表現を動的に構築可能であることを示す。 提案機構の結果として,チャンキングが実行されない場合にのみ,動作メモリから格納および取得可能なアイテム数に新たな制限が課せられる。 てんかん患者の単ユニット反応を解析し,言語教材を用いた記憶実験を行い,本モデルからの予測を確認した。 我々の研究は、認知に不可欠な脳内の情報のオンザフライ組織を理解するための、概念的で分析的な枠組みを提供する。

関連論文リスト

• Storing overlapping associative memories on latent manifolds in low-rank spiking networks [5.041384008847852]
  我々はスパイクベースの計算の理解の進歩を踏まえ、連想記憶問題を再考する。 大規模全阻止ネットワークのスパイク活性は,低次元,凸,片方向線形多様体上に位置することを示す。 学習ルールをいくつか提案し, 記憶容量をニューロン数で線形に拡張し, パターン完備化能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-26T14:48:25Z)
• MindBridge: A Cross-Subject Brain Decoding Framework [60.58552697067837]
  脳の復号化は、獲得した脳信号から刺激を再構築することを目的としている。 現在、脳の復号化はモデルごとのオブジェクトごとのパラダイムに限られている。 我々は,1つのモデルのみを用いることで,オブジェクト間脳デコーディングを実現するMindBridgeを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-11T15:46:42Z)
• Sequential Memory with Temporal Predictive Coding [6.228559238589584]
  時空間予測符号化 (tPC) という, PC を用いた時空間メモリモデルを提案する。 我々のtPCモデルは、生物学的に妥当なニューラル実装を用いて、シーケンシャルな入力を正確に記憶し、取得できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T20:03:31Z)
• Measures of Information Reflect Memorization Patterns [53.71420125627608]
  異なるニューロンの活性化パターンの多様性は、モデル一般化と記憶の反映であることを示す。 重要なことは、情報組織が記憶の2つの形態を指していることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-17T20:15:24Z)
• CogNGen: Constructing the Kernel of a Hyperdimensional Predictive Processing Cognitive Architecture [79.07468367923619]
  神経生物学的に妥当な2つの計算モデルを組み合わせた新しい認知アーキテクチャを提案する。 我々は、現代の機械学習技術の力を持つ認知アーキテクチャを開発することを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T04:44:28Z)
• Associative Memories via Predictive Coding [37.59398215921529]
  脳内の連想記憶は感覚ニューロンによって登録された活動パターンを受信し、記憶する。 本稿では,知覚ニューロンを介して外部刺激を受ける階層的生成ネットワークに基づいて,連想記憶を実現する新しいニューラルモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-16T15:46:26Z)
• Hierarchical Associative Memory [2.66512000865131]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T01:38:40Z)
• Kanerva++: extending The Kanerva Machine with differentiable, locally block allocated latent memory [75.65949969000596]
  エピソディックメモリとセマンティックメモリは、人間のメモリモデルの重要なコンポーネントです。 我々は、エピソードメモリとセマンティックメモリのギャップを埋める新しい原理ベイズメモリ割り当てスキームを開発しました。 この割り当て方式がメモリ条件画像生成の性能を向上させることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T18:40:40Z)
• Slow manifolds in recurrent networks encode working memory efficiently and robustly [0.0]
  ワーキングメモリ(working memory)は、潜在情報の保存と操作を短時間で行う認知機能である。 作業メモリのネットワークレベルメカニズムを調べるために,トップダウンモデリング手法を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T18:47:02Z)
• Towards a Neural Model for Serial Order in Frontal Cortex: a Brain Theory from Memory Development to Higher-Level Cognition [53.816853325427424]
  そこで本研究では,未熟な前頭前野 (PFC) が側頭葉信号の階層的パターンを検出する主要な機能を利用していることを提案する。 我々の仮説では、PFCは順序パターンの形で時間的配列の階層構造を検出し、それらを脳の異なる部分で階層的に情報をインデックスするために利用する。 これにより、抽象的な知識を操作し、時間的に順序付けられた情報を計画するための言語対応の脳にツールを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-22T14:29:51Z)
• Self-Attentive Associative Memory [69.40038844695917]
  我々は、個々の体験(記憶)とその発生する関係(関連記憶)の記憶を分離することを提案する。 機械学習タスクの多様性において,提案した2メモリモデルと競合する結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-10T03:27:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。