跳至內容

稀疏分佈式存儲器

維基百科,自由的百科全書

稀疏分佈式存儲器(Sparse Distributed Memory)1988年由彭蒂·卡內爾瓦發明的用來模擬人類長期記憶的數學模型。該模型被用來存儲和索引巨大量(bits)的信息(不關注信息的準確性),它使用模式來作為存儲器地址,內容是通過地址的相似性來進行檢索的。存儲器地址全部在一個列表中,並且根據內容的相似性來進行檢索。[1]

公式

[編輯]

公式中的n是存儲器空間的維度,是能該稀疏分佈式存儲器所能存儲的元素數目。[1]

臨界距離(Critical Distance)

[編輯]

稀疏分佈式存儲器的臨界距離能夠被最小化如下公式並滿足條件 and 所定義。其證明可以在[2]中找到


定義

[編輯]

概念

[編輯]

稀疏分佈式存儲器是對人類記憶的一種數學表示,並使用高維空間來幫模擬人類神經網絡的巨大存儲空間。[3] 該模型使用漢明距離來度量為匹配比特位,並讀取寫入原地址和其附近的內容。[4]人類記憶去相遇檢索相似的內容(雖然他們可能並不相關),例如「消防車和蘋果都是紅色的」。[5]

神經元

[編輯]

神經元是能夠在大腦內傳遞電信號的部件。它們被用來在稀疏分佈式存儲器中來發送和接受數據。神經元在該存儲器系統中回憶和發送信息。[6]

計算機

[編輯]

計算機的存儲器是一種隨機存儲器(RAM),所有的內容都在一個列表,或者數組中,計算機有地址解碼器,能夠將指定地址的內容取出。而稀疏分佈式存儲器中則將地址和相似地址的內容取出。

引用

[編輯]
  1. ^ 1.0 1.1 Kanerva, Pentti. Sparse Distributed Memory. The MIT Press. 1988. ISBN 978-0-262-11132-4. 
  2. ^ Brogliato, Marcelo Salhab. Understanding Critical Distance in Sparse Distributed Memory (學位論文). 2012. 
  3. ^ Pentti Kanerva. Sparse Distributed Memory and Related Models. Pennsylvania State University. 1993. CiteSeerX: 10.1.1.2.8403可免費查閱. 
  4. ^ M. J. Flynn, P. Kanerva, and N. Bhadkamkar. Sparse Distributed Memory: Principles and Operation (PDF). Stanford University. December 1989 [1 November 2011]. [永久失效連結]
  5. ^ C. George Boeree. General Psychology. Shippensburg University. 2002 [2014-05-08]. (原始內容存檔於2014-06-21). 
  6. ^ Mastin, Luke. NEURONS & SYNAPSES. [10 November 2011]. (原始內容存檔於2014-05-22).