配列の類似保存超ベクトル表現のための再帰的結合【JST・京大機械翻訳】

Rachkovskij Dmitri A.; Kleyko Denis

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202209652966536 整理番号：22P0280851

配列の類似保存超ベクトル表現のための再帰的結合【JST・京大機械翻訳】

Recursive Binding for Similarity-Preserving Hypervector Representations of Sequences

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発行年： 2022年01月27日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月16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)

ベクトル記号アーキテクチャ(VSA)としても知られる高次元コンピューティング(HDC)は,大規模固定次元の分散ベクトル表現で動作する人工知能と認知コンピューティングの中で用いられる計算フレームワークである。HDC/VSAソリューションを設計するための重要なステップは入力データからそのような表現を得ることである。ここでは,配列に焦点を当て,隣接位置の同一配列要素の類似性を保存し,配列シフトに等変する分散表現へのそれらの変換を提案した。これらの特性は,再帰的結合と重ね合わせ操作を用いて配列位置の表現を形成することによって可能になった。提案した変換を,単語類似性の人間知覚のモデリングに用いる記号ストリングを用いて実験的に調査した。得られた結果は,文献からのより洗練されたアプローチによる。提案した変換をHDC/VSAモデル用に設計し,Fourierホログラフィー低減表現として知られた。しかし,それはいくつかの他のHDC/VSAモデルに適応できる。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ

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