基于在线凸优化的分布式联想记忆
机器学习
2026-04-24 v2 信号处理
摘要
联想记忆（AM）实现了线索-响应回忆，且联想记忆最近被认为构成了 Transformer 等现代神经架构运行的基础。本研究探讨了一个分布式场景，其中智能体维护本地联想记忆，以回忆自身的关联以及来自其他智能体的选择性信息。具体而言，我们引入了一种分布式在线梯度下降方法，通过路由树上的通信来优化不同智能体处的本地联想记忆。我们的理论分析建立了次线性遗憾保证，实验表明所提协议持续优于现有的在线优化基线。
关键词
引用
@article{arxiv.2509.22321,
title = {Distributed Associative Memory via Online Convex Optimization},
author = {Bowen Wang and Matteo Zecchin and Osvaldo Simeone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22321},
year = {2026}
}