Holographic Graph Neuron: A Bioinspired Architecture for Pattern Processing
Holographic Graph Neuron: A Bioinspired Architecture for Pattern Processing
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全息图神经元：用于模式处理的仿生架构
DOI：
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发表时间：
2015
影响因子：
10.4
通讯作者：
Y. Sekercioglu
中科院分区：
文献类型：
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作者：
D. Kleyko;Evgeny Osipov;A. Senior;Asad I. Khan;Y. Sekercioglu
在本文中，我们提出了一种新的方法来实现层次图神经元（HGN），一个架构，用于记忆模式的通用传感器刺激，通过使用矢量符号架构。采用矢量符号表示确保了单层设计，同时保留了HGN的现有性能特征。这种方法显着提高了HGN架构的抗噪声能力，并实现了对任意子模式的线性（相对于存储条目的数量）时间搜索。
In this paper, we propose a new approach to implementing hierarchical graph neuron (HGN), an architecture for memorizing patterns of generic sensor stimuli, through the use of vector symbolic architectures. The adoption of a vector symbolic representation ensures a single-layer design while retaining the existing performance characteristics of HGN. This approach significantly improves the noise resistance of the HGN architecture, and enables a linear (with respect to the number of stored entries) time search for an arbitrary subpattern.