From: <Сохранено Windows Internet Explorer 7>
Subject: =?windows-1251?B?zO7k5evoIO/g7P/y6Cwg7vHt7uLg7e375SDt4CDs4PLl7ODy6Pfl8eru?=
=?windows-1251?B?6SDu7+Xw4Pbo6CDx4uXw8uroIChDb252b2x1dGlvbi1iYXNlZCBtZQ==?=
=?windows-1251?B?bW9yeSBtb2RlbHMpWzFd?=
Date: Wed, 30 Apr 2008 12:26:55 +0300
MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/related;
type="text/html";
boundary="----=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470"
X-MimeOLE: Produced By Microsoft MimeOLE V6.00.2900.3198
This is a multi-part message in MIME format.
------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: text/html;
charset="Windows-1252"
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Content-Location: mhtml:file://C:\Documents and Settings\Home\??? ?????????\NemoAI\Library\?????? ??????, ?????????? ?? ?????????????? ???????? ??????? (Convolution-based memory models).mht
Модели =
памяти, =
основанные =
на =
математиче=
089;кой =
операции =
свертки (Convolution-based =
memory models)[1]
Модели =
памяти, =
основанные =
на =
математиче=
089;кой =
операции =
свертки (
Convolution-based memory =
models)[1].
Общая =
идея
CBMM (Convolution-based memory models) - это=20
класс =
математиче=
089;ких =
моделей, =
основанных =
на =
представле=
085;ии о =
распределе=
085;ном=20
хранении =
данных в =
нервной =
системе. Все =
модели =
данного =
типа =
используют =
операцию=20
свертки в =
схемах =
формирован=
080;я энграммы =
(отпечатка в =
памяти).
Запоминаем=
ая =
информация =
обычно =
представля=
077;тся в виде =
бинарного =
или =
цифрового=20
вектора (pattern) и =
сохраняетс=
103; в виде=20
множества =
взаимосвяз=
077;й этих =
векторов. =
Свойства и =
математиче=
089;кое =
описание =
моделей =
очень =
похожи на =
свойства и=20
математиче=
089;кое =
описание =
световой =
голограммы, =
поэтому они =
иногда =
называются=20
голографич=
ескими =
моделями =
памяти
. Например, =
так же как и =
в =
голограмме, в =
модели =
возможна =
реконструк=
094;ия (хотя и в =
зашумленно=
084;=20
виде) данных =
по =
зашумленно=
084;у образцу =
или только =
по части =
образца, =
что =20
является =
следствием =
распределе=
085;ного =
хранения=20
информации.
Процесс =
формирован=
080;я =
энграммы
описывает=
089;я=20
двумя =
операциями: суперпози=
094;ией и=20
связывание=
084; =
(ассоцииров=
1072;нием). Для =
образцов в =
виде =
числового =
вектора=20
суперпозиц=
080;ей =
является =
обычная =
операция =
сложения . В =
качестве =
операции =
связывания =
(ассоцииров=
1072;ния)=20
использует=
089;я свертка. =
Для n мерных=20
векторов она =
равна :
Обычно =
использует=
089;я =
сокращенна=
103; запись =
этого =
уравнения
:=
P>
В моделях =
могут =
использова=
090;ься =
различные =
варианты =
расчета =
свертки.=20
Например
, "кольцевая" =
свертка, =
которая =
может быть =
представле=
085;а как=20
"компресси=
103; " =
векторного =
произведен=
080;я, полученна=
103; =
суммирован=
080;ем =
соответств=
091;ющих =
элементов =
(см.=20
след. рис.)
Результато=
м кольцевой =
свертки =
является =
вектор той =
же =
размерност=
080;=20
n, что и =
исходные =
векторы X,=20
Y .
Важным =
свойством =
свертки =
является =
сохранение =
подобия
. Например, =
если =20
red подобно pink то =
red =C4 square подобно pink =C4 square =
в той же=20
степени. Степень =
подобия может =
быть =
выражена =
численно, по =
формуле :=20
Свертка =
легко может =
быть =
декодирова=
085;а с помощью =
обратной =
операции=20
свертки
:
red
-1 =C4 red =C4 circle =3D circle .
При этом =
используют=
089;я методы =
приближенн=
086;го =
вычисление, =
так как =
точная=20
операция =
численно =
нестабильн=
072; при =
наличии =
шума
.
Таким же =
способом =
возможно =
декодирова=
085;ие =
суперпозиц=
080;и =
нескольких =
ассоциаций.=20
Например, =
суперпозиц=
080;я
( red =C4 circle )+( blue =C4 square ) =
может быть =
декодирова=
085;а=20
так :
Blue-1
=C4=20
(( red =C4 circle )+( blue =C4 square ))=3D ( blue -1 =C4 =
red =C4 circle ) +=20
( blue -1 =C4=20
blue =C4 square ) =BB square .
(
blue-1 =C4 red =C4=20
circle ) - =
не =
будет =
подобно ни =
одному из =
элементов<=
/FONT>=20
blue , =
red , circle , square=20
и может =
рассматри=
074;аться как шум , а значение =20
( blue -1 =C4 =
blue =C4 square ) равно =
зашумленн&=
#1086;й версии square .
При =
многократн=
086;й =
суперпозиц=
080;и
увеличива=
077;тся =
зашумление =
данных =
(эффект=20
интерферен=
094;ии) . Увеличени=
077; =
размерност=
080;=20
вектора, =
представля=
102;щего =
данные, =
снижает =
степень =
зашумленно=
089;ти при=20
декодирова=
085;ии .
Модель
TODAM (Theory of Distributed=20
Associative Memory) [2]
Модель =
создана для =
описания =
эксперимен=
090;альных =
результато=
074;, =
полученных =
в=20
опытах по =
исследован=
080;ю =
запоминани=
103; человеком =
списка =
ассоциатив=
085;ых пар слов.=20
Эксперимен=
090;ы обычно =
проводят =
следующим =
образом. =
Испытуемог=
086; просят =
запомнить=20
список пар =
слов, =
например
: "корова-лош=
1072;дь,=20
собака-кошк=
1072;, =
ручка-каран=
1076;аш ". =
Затем ему=20
задают =
вопросы =
такого =
типа : "Было ли в=20
списке =
слово "машина "?" (тест на =
распознава=
085;ие) , "Какое =
слово было в =
паре со =
словом "кошка "?" (тест на=20
вспоминани=
077; по =
ассоциации). =
В =
эксперимен=
090;ах =
варьируютс=
103; такие =
параметры =
как : длина =
списка, =
степень =
известност=
080; слов, =
степень их=20
подобия =
(однороднос=
1090;ь) и =
положение =
слов в =
списке. Данные =
о =
количестве =
и типе =
ошибок, =
возникающи=
093; при=20
ответах, =
позволяет =
изучить и =
понять =
некоторые =
свойства =
человеческ=
086;й памяти.
Модель =
формирован=
080;я энграммы =
в модели
TODAM описывает=
089;я =
формулой :
T
j =3D a =
T j - 1 + g 1 x =
j + g 2 y j =
+ g 3 x =20
j =C4 y j
Где
T j =96 вектор, =
представля=
102;щий =
энграмму =
списка из j=20
ассоциати=
074;ных пар.
a
, g 1, =20
g 2 , g 3 =96константы=
=20
модели, =
имеющие =
значение в =
диапазоне =
от 0 до 1.
Xj, Yj =96 векторы, =
отображающ=
080;е =
ассоцииров=
072;нную=20
пару слов из =
списка.
В =
численных =
эксперимен=
090;ах =
считается, =
что образец =
распознава=
077;м по =
энграмме,=20
если =
скалярное =
произведен=
080;е энграммы =
и образца =
больше =
некоторого =
порога=20
шума. Образец X =
из пары =
( X,Y ) считается вспомненн=
099;м=20
ассоциатив=
085;о, если =
операция x-1 =C4 T =96 позволяет =
реконструи=
088;овать=20
значение y.
Модель
TODAM позволяет =
воспроизво=
076;ить=20
следующие =
известные в =
психологии (полученны=
077;=20
эксперимен=
090;ально ) =
закономерн=
086;сти :
=
Эффективно=
;сть =
запоминани=
103; снижается =
при =
увеличении =
длины =
списка.
=
Ассоциатив=
;ное =
запоминани=
077; =
симметричн=
086;. Т.е. если в =
списке есть =
пара=20
(X,Y), то =
воспроизве=
076;ение X по Y тем лучше, =
чем=20
лучше =
воспроизве=
076;ение Y по=20
X.
Эффект =
новизны (recency effect) =96 =
слова из =
конца =
списка =
запоминают=
089;я лучше=20
чем из =
середины . Этот =
эффект =
легко можно=20
обнаружить =
в модели, =
если =
расписать =
ее более =
подробно. =
Возьмем для =
примера три=20
пары слов ( a,b ), ( c,d ),=20
( e,f ) . Для =
них =
получаем :=20
Отсюда =
видно, что =
забывание =
слов =
пропорцион=
072;льно
a j-1 .
Следует =
заметить, =
что в =
реальных =
эксперимен=
090;ах =
обнаружива=
077;тся также и =
эффект=20
первенства =
(
primacy effect) =96 =
слова из=20
начала =
списка =
запоминают=
089;я лучше чем =
из середины. =
Но данная =
модель не =
описывает=20
этот =
эффект (для его =
воспроизве=
076;ения=20
необходима =
модель, =
включающая =
описание =
взаимодейс=
090;вия =
кратковрем=
077;нной и=20
долговреме=
085;ной =
памяти) .
=
Ассоциатив=
;ное =
вспоминани=
077; более =
мощно, чем =
распознава=
085;ие . Не =
опознанный =
образец, =
может быть =
вспомнен по=20
=
ассоциации.=
LI>
Модель
CHARM ("Composite Holographic=20
Associative Recall Model") [3]
Модель =
ориентиров=
072;на на =
описание =
эффекта =
однороднос=
090;и списка =
запоминаем=
099;х=20
ассоциатив=
085;ых пар. =
Формирован=
080;е энграммы =
описываетс=
103;=20
формулой
:
T
i =20
=3D =E5 x i =20
=C4 y =
i .
Т.е. это =
сокращенна=
103; версия
TODAM, в=20
которой =
сохраняетс=
103; только =
ассоциатив=
085;ая =
информация. =
Одним из =
эффектов, =
воспроизво=
076;имой =
моделью, =
является =
снижение =
способност=
080; к=20
запоминани=
102; списков с =
похожими =
образцами. В =
реальных =
эксперимен=
090;ах это=20
проявляетс=
103;,
например, в =
том, что =
список,=20
состоящий =
только из =
известных =
имен ,=20
запоминает=
089;я хуже, чем =
список, =
состоящий =
из слов на =
совершенно =
разные=20
темы. Более того, =
в модели, =
как и в =
реальных=20
эксперимен=
090;ах, =
наиболее =
часто =
наблюдался =
один и тот =
же тип =
ошибки =96 =
ошибочное=20
вспоминани=
077; по =
ассоциации =
слова , =
имеющегося=20
в списке и =
похожего на =
требуемое. =
Модель HRR
s (Holographic Reduced=20
Representations)[4]
Это модель, =
способная =
оперироват=
100; =
рекурсивно=
081; =
информацио=
085;ной =
структурой. =
Она=20
необходима =
для решения =
таких =
когнитивны=
093; задач, как, =
например =
пониманием=20
естественн=
086;го языка.
В
HRRs модели =
энграмма =
фразы =20
"политики =
говорят =
неправду " =
выглядит =
так :
ЭНГговоря
=
90;
=3DПОЛИТИКИ+Г=
1054;ВОРЯТ+НЕПР
=
40;ВДУ+
+ГОВОРЯТко=
нтейнер =C4 ПОЛИТИКИ+ =
=20
ГОВОРЯТсод=
ержимое =C4 НЕПРАВДУ
=
В формуле =
большими =
буквами =
обозначены =
векторы, =
представля=
102;щие слова =
из фразы,=20
мелким =
курсивом =
=96структура =
с точки =
зрения =
которой =
рассматрив=
072;ется =
слово.
Если нам =
известна =
энграмма =
ЭНГговоря
=
90;
и =
значение =
контейнера=20
ГОВОРЯТко
=
85;тейнер , то мы =
можем=20
"вытянуть " =
содержимо=
077; =
контейнера
ГОВОРЯТ
-1контейнер =C4 ЭНГговоря=
т =BB ПОЛИТИКИ=
Энграмма =
ЭНТговоря=
т =20
является =
редуцирова=
085;ным =
представле=
085;ием=20
фразы =
=93политики =
говорят =
неправду=94 , =
которая также =
может=20
выступать в =
роле =
содержимог=
086; для =
контейнера =
более =
высокого =
порядка . Например, =
фраза =93я =
думаю, =
политики =
говорят=20
неправду=94 может =
быть =
представле=
085;а так :
ЭНГ
думаю =3D Я+ДУМАЮ+ ЭНГговоря=
т+ ДУМАЮконт=
ейнер =C4 Я +
+
ДУМАЮсоде=
ржимое =C4 ЭНГговоря=
т
Энграмма =
более =
высокого =
уровня =
ЭНГдумаю может =
быть=20
декодирова=
085;а :
ДУМАЮ
-1 =
контейнер =C4 ЭНГ думаю =BB ЭНГговоря=
т
CBMM
=
модели в =
нейронных=20
сетях
Математиче=
ские =
операции, =
используем=
099;е в
CBMM моделях, =
могут быть =
воспроизве=
076;ены в "sigma-pi" =
нейронных =
сетях. =
Например , =
так будет =
выглядеть=20
нейронная =
сеть, =
вычисляюща=
103; кольцевую =
свертку =
двух =
векторов :
Может =
показаться, =
что =
реализация =
таких =
операций =
слишком =
сложна и =
требует=20
слишком =
большой =
точности =
организаци=
080; для =
биологичес=
082;их систем. =
Однако, в=20
работах
[5, 6] было =
показано, =
что=20
"sigma-pi" =
нейронная =
сеть, =
осуществля=
102;щая =
суммирован=
080;е=20
произведен=
080;й случайно =
выбранных =
элементов =
двух =
векторов, =
может =
выполнять=20
операции =
кодировани=
103; и =
декодирова=
085;ия. Причем =
эти =
операции =
обладают теми же=20
свойствами, что и=20
операции =
свертки.
Литерату=
1088;а
ENCYCLOPEDIA OF =
COGNITIVE SCIENCE=20
2000 =A9Macmillan Reference Ltd Article No 50=20
Murdock, B. B. =
(1982). A theory=20
for the storage and retrieval of item and associative =20
information.=20
Psychological Review 89 (6), 316=96338.=20
Metcalfe Eich, J. =
(1982). A=20
composite holographic associative recall model.Psychological Review =
89,=20
627=96661.=20
Plate, T. A. (1995). =
Holographic=20
reduced representations. IEEE Transactions on Neural Networks 6 (3),=20
623=96641.=20
Plate, T. (2000). Randomly connected =
sigma-pi neurons=20
can form associator networks. Network: =
Computation in=20
Neural Systems 11 (4), 321=96332.=20
Plate, T. (2000). Structured operations =
with vector=20
representations. Expert Systems: The International =
Journal of=20
Knowledge Engineering and Neural Networks 17 (1), =20
29=9640. =
Special Issue=20
on Connectionist Symbol Processing.
------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image7.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image8.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image9.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image10.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image11.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: image/gif
Content-Transfer-Encoding: base64
Content-Location: http://www.aicommunity.org/reports/shura/cbmm/Image12.gif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------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470
Content-Type: text/css;
charset="koi8-r"
Content-Transfer-Encoding: quoted-printable
Content-Location: http://www.aicommunity.org/main.css
A:active {
TEXT-DECORATION: none
}
A:link {
TEXT-DECORATION: none
}
A:visited {
TEXT-DECORATION: none
}
A:hover {
TEXT-DECORATION: underline
}
.slo {
PADDING-RIGHT: 0.5em; PADDING-LEFT: 0.5em; FONT-SIZE: 80%; =
PADDING-BOTTOM: 0.2em; COLOR: #88ccee; PADDING-TOP: 0.1em; FONT-FAMILY: =
Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #002c43
}
.cur {
PADDING-RIGHT: 0.5em; PADDING-LEFT: 0.5em; FONT-WEIGHT: bold; =
FONT-SIZE: 70%; PADDING-BOTTOM: 0.1em; COLOR: #ffffff; PADDING-TOP: =
0.1em; FONT-FAMILY: Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: =
#4197c2
}
.mn1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-WEIGHT: bold; FONT-SIZE: =
70%; PADDING-BOTTOM: 0.2em; COLOR: #9fdfff; PADDING-TOP: 0.2em; =
FONT-FAMILY: Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #004460
}
.mn2 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-WEIGHT: bold; FONT-SIZE: =
80%; PADDING-BOTTOM: 0.2em; COLOR: #ffffff; PADDING-TOP: 0.2em; =
FONT-FAMILY: Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #5197c2
}
.hd1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-WEIGHT: bold; FONT-SIZE: =
80%; PADDING-BOTTOM: 0.2em; COLOR: #003355; PADDING-TOP: 0.2em; =
FONT-FAMILY: Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #c2e2ef
}
.au1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-SIZE: 80%; PADDING-BOTTOM: =
0.2em; COLOR: #003355; PADDING-TOP: 0.2em; FONT-FAMILY: Arial; =
WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #c2e2ef
}
.nt1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-SIZE: 100%; PADDING-BOTTOM: =
0.2em; COLOR: #000000; PADDING-TOP: 0.2em; FONT-FAMILY: Arial
}
.lnk {
FONT-WEIGHT: bold; COLOR: #004460
}
.tc1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-SIZE: 80%; PADDING-BOTTOM: =
0.2em; COLOR: #000000; PADDING-TOP: 0.2em; FONT-FAMILY: Arial
}
.th1 {
PADDING-RIGHT: 1em; PADDING-LEFT: 1em; FONT-WEIGHT: bold; FONT-SIZE: =
90%; PADDING-BOTTOM: 0.2em; COLOR: #003355; PADDING-TOP: 0.2em; =
FONT-FAMILY: Arial; WHITE-SPACE: nowrap; BACKGROUND-COLOR: #c2e2ef
}
.fc2 {
COLOR: #ffffff
}
.fc3 {
COLOR: #9fdfff
}
.bgc2 {
BACKGROUND-COLOR: #00679b
}
.bgc3 {
BACKGROUND-COLOR: #000000
}
.bgc5 {
BACKGROUND-COLOR: #f0faff
}
.bgc6 {
BACKGROUND-COLOR: #5197c2
}
.pd1 {
PADDING-RIGHT: 2px; PADDING-LEFT: 2px; PADDING-BOTTOM: 2px; =
PADDING-TOP: 2px
}
.pd3 {
PADDING-RIGHT: 0.6em; PADDING-LEFT: 0.6em; PADDING-BOTTOM: 0.6em; =
PADDING-TOP: 0.6em
}
------=_NextPart_000_0026_01C8AABD.7A417470--