具有实值的工作记忆简单储备池模型
神经元与认知
2018-06-19 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
已知前额叶皮层参与许多高级认知功能，特别是工作记忆。在此，我们研究一组随机连接单元（即回声状态网络，ESN）能在多大程度上存储并维持（作为输出）来自流式输入的任意实值，即能充当持续的工作记忆单元。此外，我们探索此类架构能在多大程度上利用所存值以产生非线性计算。不同架构（有/无反馈、有/无工作记忆单元）间的比较表明，显式记忆可改善性能。
引用
@article{arxiv.1806.06545,
title = {A Simple Reservoir Model of Working Memory with Real Values},
author = {Anthony Strock and Nicolas Rougier and Xavier Hinaut},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.06545},
year = {2018}
}