Der Artikel stellt eine neue Variante des Resonatornetzwerks vor, die auf selbstaufmerksamen Aktualisierungsregeln basiert. Das vorgeschlagene Modell zeigt eine deutlich höhere Leistungsfähigkeit und Konvergenzgeschwindigkeit im Vergleich zum traditionellen Resonatornetzwerk, insbesondere bei Problemen mit vielen Faktoren und großen Suchräumen.
Die Kernidee ist, die Aktualisierungsregel des Resonatornetzwerks durch einen selbstaufmerksamen Mechanismus zu ersetzen, der dem Hopfield-Netzwerk mit log-sum-exp-Energiefunktion und normbegrenzten Zuständen ähnelt. Dadurch kann das Netzwerk auch mit kontinuierlichen Vektoren umgehen, was das traditionelle Resonatornetzwerk nicht kann.
Die Autoren zeigen, dass das vorgeschlagene Modell eine deutlich höhere Robustheit gegenüber Rauschen aufweist und eine exponentielle Speicherkapazität besitzt, im Gegensatz zur linearen Kapazität des traditionellen Hopfield-Netzwerks. Außerdem konvergiert es deutlich schneller als das traditionelle Resonatornetzwerk.
Die Leistungsfähigkeit des Modells wird anhand umfangreicher numerischer Analysen zur Konvergenzrate, Genauigkeit und Komplexität demonstriert. Die Ergebnisse legen nahe, dass das vorgeschlagene Modell für viele neurosymbolische Aufgaben, die eine symbolische Zerlegung erfordern, geeignet ist.
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by Calvin Yeung... في arxiv.org 03-21-2024
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