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Neuronale Informationsverarbeitung mit SDM (Sparse Distributed Memory): Klassenbibliothek zur Implementation des Kernsystems (SDM-Klassen)

Das Sparse Distributed Memory(SDM) ist ein neuronaler Assoziativspeichers, der sich auszeichnet durch Generalisierungsfähigkeit, hochgradige Parallelisierbarkeit, Robustheit gegen Fehler im Speicher und Abstraktionsfähigkeit. Er ermöglicht neben der Erkennung verrauschter oder teilweise verdeckter Muster die Repräsentation von Sequenzen und beliebigen Graphen. In der vorliegenden Arbeit wurde eine parallele objektorientierte Klassenbibliothek für SDM in Common-Lisp entwickelt, welche portierbar auf alle Parallelrechner ist, welche über einen Compiler für Paralation Lispverfügen. Die Vorlage bildete die SDM-Bibliothek von Andreas Turk, in der Sprache*-Lisp,welche nur auf der Connection-Machine CM-2 läuft. Ich habe die Software diversen Optimierungen unterzogen und um zusätzliche Varianten des SDM erweitert. Die SDM-Bibliothek umfasst das Generalisierte Adressmodul von Turk, welches das originale Modell des SDM von Kanerva und die Varianten von Jaeckel (Selected-Coordinates-undHyperplane-Design)subsumiert. Darüber hinaus wurde das Adreßmodul um das Karlsson-Modell erweitert, das Datenmodul um eine bin ̈ are Matrix mit optionaler gradueller Vergesslichkeit und der SDM um die Modi Adreßverdichtung und Datenverdünnung.

Das Sparse Distributed Memory(SDM) ist ein neuronaler Assoziativspeichers, der sich auszeichnet durch Generalisierungsfähigkeit, hochgradige Parallelisierbarkeit, Robustheit gegen Fehler im Speicher und Abstraktionsfähigkeit.