Abstracts der COWAN'94
Neuronale Assoziativspeicher als Module informationsverarbeitender Systeme
F. T. Sommer, F. Schwenker
Abteilung Neuroinformatik der Universität Ulm
Neuronale Assoziativspeicher kommen in informationsverarbeitenden Systemen grundsätzlich für zwei unterschiedliche Aufgaben in Betracht:
- Abbildung eines Anfragemusters x auf ein Antwortmuster y (pattern
mapping).
- Vervollständigung eines Eingabemusters x' zu einem Muster
x (pattern
completion)
Es wird gezeigt, daß die Speicherkapazität von Hetero-Assoziativspeichern zum "pattern mapping" als auch für Auto-Assoziativspeicher zur Mustervervollständigung optimal ist, wenn die gespeicherten binären Muster spärlich
kodiert sind - ein binäres Muster heißt spärlich kodiert, wenn es nur wenig Einsen enthält. Iteratives
Retrieval kann zur Vervollständigung spärlich kodierter Muster eingesetzt werden. Hierbei kann die Iteration nach wenigen Schritten (<5) abgebrochen werden, wobei die Zahl der Fehler im Antwortmuster im Vergleich zu Ein-Schritt-Retrieval reduziert werden kann.
Die zu speichernden Daten sind i.a. nicht binär, sondern stammen aus einer beliebigen Grundmenge auf der ein Distanz- oder ähnlichkeitsmaß definiert ist. Soll nun ein Assoziativspeicher zum
fehlertoleranten Retrieval benutzt werden, etwa zur Mustervervollständigung, so muß die Kodierung benachbarte Datenpunkte in benachbarte binäre Vektoren abbilden. Anhand konkreter Beispiele diskutieren wir binäre Kodierungen, insbesondere unter den Aspekten ähnlichkeitserhaltung und Spärlichkeit.
Zurück zur Hompage der Cowan!