Спикер о вебинаре:
Векторно-символьные архитектуры (VSA) — это семейство коннекционистских вычислительных моделей. VSA, также известны как гиперразмерные вычисления, используются для представления концепций (букв, фонем, сложных структур данных) и их значений с использованием принципов распределенного представления данных. Термин «гиперразмерные вычисления» основан на наблюдении, что ключевые аспекты человеческой памяти, восприятия и познания могут быть объяснены математическими свойствами многомерных пространств (теория концентрации меры). Утверждается, что VSA обладают свойствами которые позволят сократить разрыв между символьным и нейросетевым подходом к созданию систем искусственного интеллекта.
Особенный интерес представляет возможность использования VSA как алгоритмическую абстракцию для разработки новых систем искусственного интеллекта на нетрадиционных (нейроморфных) вычислительных архитектурах. В моем докладе я рассмотрю основные принципы векторно-символьных архитектур, их приложения а также некоторые аспекты использования VSA для вычислений на нейроморфных процессорах.
Статья: P. Kanerva. Hyperdimensional computing: An introduction to computing in distributed representation with high-dimensional random vectors. Cognitive Computation, 1(2):139-159, 2009.
Запись: https://youtu.be/vZqjampJNJY
Презентация: https://drive.google.com/file/d/1Dq2zxK7POrts3IMW7I5ZHzhOJAPEo_uB/view?usp=sharing