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memoria autoasociativa

La memoria autoasociativa , también conocida como red de autoasociación , es cualquier tipo de memoria capaz de recuperar un dato a partir de una pequeña muestra de sí misma. So...

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La memoria autoasociativa , también conocida como red de autoasociación , es cualquier tipo de memoria capaz de recuperar un dato a partir de una pequeña muestra de sí misma. Son muy eficaces para eliminar el ruido o las interferencias de la entrada y pueden utilizarse para determinar si la entrada dada es "conocida" o "desconocida".

En las redes neuronales artificiales, algunos ejemplos incluyen el autoencoder variacional , el autoencoder de eliminación de ruido y la red de Hopfield .

En lo que respecta a la memoria de las computadoras, el concepto de memoria asociativa también se conoce como memoria direccionable por contenido (CAM, por sus siglas en inglés).

Se dice que la red reconoce un vector "conocido" si produce un patrón de activación en las unidades de salida que coincide con uno de los vectores almacenados en ella.

Fondo

Las memorias estándar (de almacenamiento de datos) se organizan indexándolas mediante direcciones de memoria posicionales, que también se utilizan para la recuperación de datos.

Las memorias autoasociativas se organizan de tal manera que los datos se almacenan en un sistema tipo grafo con pesos de conexión basados ​​en el número de conexiones asociativas inherentes entre dos memorias, lo que permite consultarlas utilizando una memoria ya contenida en la memoria asociativa como clave de consulta y recuperar esa memoria y las memorias estrechamente conectadas al mismo tiempo. Se ha demostrado [ 2 ] que las redes de Hopfield [ 1 ] actúan como memorias autoasociativas, ya que son capaces de recordar datos observando una parte de ellos.

Red autoasociativa iterativa

En algunos casos, una red autoasociativa no reproduce un patrón almacenado la primera vez, pero si el resultado de la primera presentación se introduce de nuevo en la red, el patrón almacenado se reproduce. [ 3 ] Existen otros tres tipos: autoasociador lineal recurrente, [ 4 ] red Brain-State-in-a-Box, [ 5 ] y red discreta de Hopfield . La red de Hopfield es el ejemplo más conocido de memoria autoasociativa.

Red Hopfield

Las redes de Hopfield funcionan como sistemas de memoria direccionables por contenido ("asociativos") con nodos de umbral binario , y se ha demostrado que actúan como autoasociativos ya que son capaces de recordar datos observando una porción de esos datos. [ 2 ]

memoria heteroasociativa

Por otro lado, las memorias heteroasociativas pueden evocar un dato asociado de una categoría al presentarle datos de otra categoría. Por ejemplo: es posible que la evocación asociativa sea una transformación del patrón "plátano" al patrón diferente "mono". [ 6 ]

Memoria asociativa bidireccional (MAB)

Las memorias asociativas bidireccionales (BAM) [ 7 ] son ​​redes neuronales artificiales que se han utilizado durante mucho tiempo para realizar el recuerdo heteroasociativo .

Ejemplo

Por ejemplo, los fragmentos de oraciones que se presentan a continuación son suficientes para que la mayoría de los adultos angloparlantes recuerden la información que falta.

  1. "Ser o no ser, eso es _____."
  2. "Vine, vi, _____."

Muchos lectores se darán cuenta de que la información que falta es, de hecho:

  1. "Ser o no ser, esa es la cuestión."
  2. "Vine, vi, vencí."

Esto demuestra la capacidad de las redes autoasociativas para recordar el todo utilizando algunas de sus partes.

Referencias

  1. ↑ Hopfield, JJ (1 de abril de 1982). "Redes neuronales y sistemas físicos con capacidades computacionales colectivas emergentes" . Actas de la Academia Nacional de Ciencias de los Estados Unidos de América . 79 (8): 2554–8 . Bibcode : 1982PNAS...79.2554H . doi : 10.1073 / pnas.79.8.2554 . PMC 346238. PMID 6953413 .  
  2. 1 2 Coppin, Ben (2004). Inteligencia artificial iluminada . Jones & Bartlett Learning. ISBN 978-0-7637-3230-1.
  3. ↑ Jugal, Kalita (2014). "Asociación de patrones o redes asociativas" (PDF) . CS 5870: Introducción a las redes neuronales artificiales . Universidad de Colorado.
  4. ↑ Thomas, MSC; McClelland, JL (2008). «Modelos conexionistas de la cognición» (PDF) . En Sun, R. (ed.). Manual de psicología computacional de Cambridge . Cambridge University Press. pp. 23–58 . CiteSeerX 10.1.1.144.6791 . doi : 10.1017/CBO9780511816772.005 . ISBN   9780521674102.
  5. ↑ Golden, Richard M. (1986-03-01). "El modelo neuronal "Estado cerebral en una caja" es un algoritmo de descenso de gradiente". Journal of Mathematical Psychology . 30 (1): 73– 80. doi : 10.1016/0022-2496(86)90043-X . ISSN 0022-2496 . 
  6. ↑ Hirahara, Makoto (2009), "Memoria asociativa", en Binder, Marc D.; Hirokawa, Nobutaka; Windhorst, Uwe (eds.), Enciclopedia de neurociencia , Berlín, Heidelberg: Springer, pág. 195, doi : 10.1007/978-3-540-29678-2_392 , ISBN  978-3-540-29678-2
  7. ↑ Kosko, B. (1988). "Memorias asociativas bidireccionales" (PDF) . IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics . 18 (1): 49– 60. doi : 10.1109/21.87054 .
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