論文の概要: Emergent Self-Attention from Astrocyte-Gated Associative Memory Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25481v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 10:37:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.821838
• Title: Emergent Self-Attention from Astrocyte-Gated Associative Memory Dynamics
• Title（参考訳）: Astrocyte-Gated Associative Memory Dynamics の創発的自己保持
• Authors: Arnau Vivet, Alex Arenas,
• Abstract要約: 本稿では,エントロピー規則化された複製子方程式の下で進化する天文学的ゲインによって,効果的な接続性が乗算的に変調されるホップフィールド型連想メモリを提案する。 固定点において、天体ゲインはパターン類似度スコアに対するソフトマックス正規化アロケーションを実装し、利得単純度上の創発的ルーティングとして自己アテンションを機械的に実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a Hopfield-type associative memory in which effective connectivity is multiplicatively modulated by astrocytic gains evolving under an entropy-regularized replicator equation. The coupled neuron-astrocyte dynamics admit a Lyapunov function, ensuring global convergence. At fixed points, astrocytic gains implement a softmax-normalized allocation over pattern similarity scores, yielding a mechanistic realization of self-attention as emergent routing on the gain simplex. In regimes of high memory load and interference, the model significantly improves retrieval accuracy relative to classical Hopfield dynamics and recent neuron-astrocyte baselines. These results establish a dynamical systems framework linking glial modulation, competitive resource allocation, and attention-like computation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エントロピー規則化された複製子方程式の下で進化する天文学的ゲインによって,効果的な接続性が乗算的に変調されるホップフィールド型連想メモリを提案する。 結合したニューロン-アストロサイトダイナミクスはリアプノフ機能を持ち、大域収束を確実にする。 固定点において、天体ゲインはパターン類似度スコアに対するソフトマックス正規化アロケーションを実装し、利得単純度上の創発的ルーティングとして自己アテンションを機械的に実現する。 高記憶負荷と干渉の条件下では、このモデルは古典的なホップフィールド力学と最近のニューロン-アストロサイト基底線に対する検索精度を著しく向上させる。 これらの結果は、グリア変調、競合資源割り当て、アテンションのような計算をリンクする動的システムフレームワークを確立する。

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