一种新颖的高维计算代数：状态的非结合叠加生成表征顺序信息的稀疏束
神经与进化计算
2022-02-18 v1
摘要
信息流入计算系统是通过一系列信息项实现的。认知计算，即沿该序列执行变换，需要同时表征项信息与序列信息。最基础的操作之一是捆绑，即项的相加，由此产生可从中检索信息的“记忆状态”即束。若所用捆绑操作是结合的（例如普通向量加法），则若不施加额外代数结构便无法表征序列信息。一种受神经元活动随机求和启发的简单随机二进制捆绑规则，只要其非结合，就可使所得记忆状态同时表征项信息与序列信息。由任意数目项捆绑所得的记忆状态是非均匀的，并具有稀疏度，该稀疏度由求和中的激活阈值控制。所提出的捆绑操作允许在时间与项域中构建滤波器，可用于在连续信息流中导航。
引用
@article{arxiv.2202.08633,
title = {A novel HD Computing Algebra: Non-associative superposition of states creating sparse bundles representing order information},
author = {Stefan Reimann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.08633},
year = {2022}
}