Large Declarative Memories in ACT-R

Large Declarative Memories in ACT-R
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ACT-R 中的大型陈述性记忆

DOI：
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发表时间：
2009
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Stuart M. Rodgers
Stuart M. Rodgers
中科院分区：
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文献类型：
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作者：
Scott Douglass;J. Ball;Stuart M. Rodgers

文献摘要

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摘要：大规模认知模型的发展带来了重大的计算挑战。大型陈述性记忆就是一个很好的例子。将大量声明性内存加载到可用于执行认知模型的进程空间中在计算上是不可行的。幸运的是，计算机科学为我们提供了关系数据库，以支持从执行过程中访问大型外部信息存储。本文激发并描述了ACT-R认知架构与关系数据库的接口，以支持ACT-R模型中的大型陈述性记忆。
Abstract : The development of large-scale cognitive models introduces significant computational challenges. Large declarative memories are a case in point. It is not computationally feasible to load a large declarative memory into the process space available for execution of a cognitive model. Fortunately, computer science provides us with relational databases to support access to large external stores of information from within an executing process. This paper motivates and describes the interfacing of the ACT-R cognitive architecture with a relational database to support large declarative memories within ACT-R models.