空間情報を符号化するための分散ベクトル表現の能力の解析【JST・京大機械翻訳】

Mirus Florian; Stewart Terrence C.; Conradt Jorg

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201797332909 整理番号：22P0195971

空間情報を符号化するための分散ベクトル表現の能力の解析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing the Capacity of Distributed Vector Representations to Encode Spatial Information

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発行年： 2020年09月30日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

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ベクトル記号アーキテクチャは,高次元ベクトルにおける記号と構造をコード化する関連認知モデリングアプローチのファミリーに属する。短期記憶における情報または概念を処理し,記憶する能力が数値制約を受けるヒト被験者と同様に,そのようなベクトル表現で符号化できる情報の容量は制限され,認識に対する数値制約のモデリングの1つの方法である。本論文では,分散表現の情報容量に関するこれらの限界を解析した。空間情報を符号化する畳込み力を含む簡単な重ね合わせとより複雑な構造化表現に関する解析に焦点を当てた。2つの実験では,単一ベクトルに効果的に保存できる概念の数に対する上限を見出した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ロボットの運動・制御 , ニューロコンピュータ

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