論文の概要: Phase-Coded Memory and Morphological Resonance: A Next-Generation Retrieval-Augmented Generator Architecture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11848v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 20:12:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:23.341279
• Title: Phase-Coded Memory and Morphological Resonance: A Next-Generation Retrieval-Augmented Generator Architecture
• Title（参考訳）: 位相符号記憶とモルフォロジー共鳴:次世代検索拡張ジェネレータアーキテクチャ
• Authors: Denis V. Saklakov,
• Abstract要約: トークンの埋め込みの代わりに、システムは振幅-位相構造を持つ複雑な波のパターンとして意味を符号化する。 この論文は、理論的基礎、擬似コードの実装、および関連する複素数値ニューラルモデルによる実験的証拠を概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces a cognitive Retrieval-Augmented Generator (RAG) architecture that transcends transformer context-length limitations through phase-coded memory and morphological-semantic resonance. Instead of token embeddings, the system encodes meaning as complex wave patterns with amplitude-phase structure. A three-tier design is presented: a Morphological Mapper that transforms inputs into semantic waveforms, a Field Memory Layer that stores knowledge as distributed holographic traces and retrieves it via phase interference, and a Non-Contextual Generator that produces coherent output guided by resonance rather than fixed context. This approach eliminates sequential token dependence, greatly reduces memory and computational overhead, and enables unlimited effective context through frequency-based semantic access. The paper outlines theoretical foundations, pseudocode implementation, and experimental evidence from related complex-valued neural models, emphasizing substantial energy, storage, and time savings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,位相符号化メモリと形態・意味共鳴を用いて,トランスフォーマーの文脈長制限を超越したRAG(Retrieval-Augmented Generator)アーキテクチャを提案する。 トークンの埋め込みの代わりに、システムは振幅-位相構造を持つ複雑な波のパターンとして意味を符号化する。 入力をセマンティックな波形に変換する形態的マッパー、知識を分散ホログラフィックのトレースとして保存し位相干渉によって取り出すフィールドメモリ層、固定されたコンテキストではなく共鳴によって導かれるコヒーレントな出力を生成する非コンテキスト生成器である。 このアプローチは、シーケンシャルトークン依存を排除し、メモリと計算オーバーヘッドを大幅に削減し、周波数ベースのセマンティックアクセスを通じて、無制限に有効なコンテキストを可能にする。 この論文は、理論の基礎、擬似コードの実装、および関連する複雑な価値を持つ神経モデルの実験的証拠を概説し、実質的なエネルギー、貯蔵、時間節約を強調している。

関連論文リスト

• Wave-Based Semantic Memory with Resonance-Based Retrieval: A Phase-Aware Alternative to Vector Embedding Stores [51.56484100374058]
  本稿では,波動パターン$psi(x) = A(x) eiphi(x)$として知識をモデル化し,共振に基づく干渉によってそれを検索する新しいフレームワークを提案する。 このアプローチは振幅情報と位相情報の両方を保存し、より表現的かつ堅牢な意味的類似性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-21T10:13:24Z)
• Memory as Structured Trajectories: Persistent Homology and Contextual Sheaves [5.234742752529437]
  本稿では,メモリをスパースなトポロジカルなアトラクタの集合として形式化するデルタホモロジーのアナロジーを導入する。 ディラックデルタのような記憶トレースは、認知状態の潜在多様体上の非自明なホモロジー生成器と同一視される。 我々はこれらのデルタホモロジー生成体を低エントロピー量変数と解釈し、高エントロピー文脈変数は濾過、コホモロジークラス、あるいは層として二重に表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-01T23:03:13Z)
• Higher-Order Kuramoto Oscillator Network for Dense Associative Memory [0.0]
  本研究では,高次結合により,メモリ容量とシステムサイズとの超線形スケーリングを実現することを示す。 これらの結果は、現在のホプフィールド記憶と倉本同期を橋渡しする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-29T16:35:52Z)
• Temporal Model On Quantum Logic [0.0]
  このフレームワークは、線形および分岐時間モデルを用いて、時間とともに命題の進化を定式化する。 メモリの階層構造は、有向非巡回グラフを用いて表される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-09T17:16:53Z)
• DIFFormer: Scalable (Graph) Transformers Induced by Energy Constrained Diffusion [66.21290235237808]
  本稿では,データセットからのインスタンスのバッチを進化状態にエンコードするエネルギー制約拡散モデルを提案する。 任意のインスタンス対間の対拡散強度に対する閉形式最適推定を示唆する厳密な理論を提供する。 各種タスクにおいて優れた性能を有する汎用エンコーダバックボーンとして,本モデルの適用性を示す実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:18:54Z)
• ReconFormer: Accelerated MRI Reconstruction Using Recurrent Transformer [60.27951773998535]
  本稿では,MRI再構成のためのリカレントトランスモデルである textbfReconFormer を提案する。 高度にアンダーサンプリングされたk空間データから高純度磁気共鳴像を反復的に再構成することができる。 パラメータ効率が向上し,最先端手法よりも大幅に向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-23T21:58:19Z)
• Universal Face Restoration With Memorized Modulation [73.34750780570909]
  本稿では,ユニバーサルブラインド顔修復(BFR)のための記憶変調(RMM)フレームワークを提案する。 ランダムノイズと教師なしウェーブレットメモリを適用し、顔強調生成装置を適応的に変調する。 実験により,提案手法が最先端の手法と比較して優れていること,野生における優れた一般化が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-03T15:55:07Z)

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。