从几乎没有东西生成‘记忆状态’：非结合代数中的表示与计算

本文提出一种用于高维空间中信息项目的表示与计算的非结合代数框架。该框架符合空间计算原则，以及认知科学中关于记忆的经验发现。计算通过类似乘法的绑定和非结合的干扰式捆绑进行。依赖于结合捆绑的模型通常会丢失顺序信息，这需要使用位置标记等辅助顺序结构来表示对认知任务重要的序列信息。相比之下，提出的非结合捆绑允许构建任意长度序列的稀疏表示，这些表示在任意长度上保持其时间结构。在这种操作中，噪声是顺序信息表示的组成部分，而不是遮蔽它的手段。该框架的非结合性质导致单个序列由两个 distinct 状态表示。L 状态通过左结合捆绑生成，持续更新并强调及时效效应，而 R 状态通过右结合捆绑生成，编码有限序列或块，捕捉原初效应。这些状态的构建可与短时记忆相关的前额叶皮层活动以及长时记忆相关的海马体编码相相关。检索的准确性取决于基于记忆状态与线索之间互信息的决策过程。该模型能够复制序列位置曲线，这反映了认知实验中观察到的及时效应和原初效应。