密集联想模型中的语义相关记忆

我引入了一种名为相关密集联想记忆（CDAM）的新型联想记忆模型，它在连续值记忆模式的统一框架中集成了自联想和异联想。采用任意图结构来语义链接记忆模式，对 CDAM 进行了理论和数值分析，揭示了四种不同的动力学模式：自联想、窄异联想、宽异联想和中性静息。受抑制性调制研究的启发，我采用反 Hebbian 学习规则来控制异联想的范围，提取图中社区结构的多尺度表示，并稳定时间序列的回忆。实验演示展示了 CDAM 在处理真实世界数据、复现经典神经科学实验、执行图像检索和模拟任意有限自动机方面的有效性。