代数运算对应于认知运算，广义全息缩减表示 GFHRR

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Generalized Holographic Reduced Representations2405.09689v1 广义全息缩减表示   https://arxiv.org/abs/2405.09689 相关两篇： 脑启发全息自适应编码器的超维计算 一个超强学习算法及5大特点 GHRR的强大之处在于其在保留关于其成分的更多信息的同时执行绑定的能力。 代数运算对应于认知运算。例如，捆绑操作对应于记忆，绑定操作对应于关联。在神经表示的背景下，这是一个强大的想法，因为通过使用此类操作，可以建立复杂的表示和数据结构[10-13]，从而将因式分解的结构灌输到表示空间中，这随后可以用于下游任务，例如符号推理 [14, 15]。 虽然 HDC 作为分解和组合表示的神经向量符号框架很有前景，但它的简单性却为其表达能力和编码更复杂结构的能力带来了问题。 介绍了广义全息简化表示（GHRR），它是傅里叶全息简化表示（FHRR）[16, 17]的扩展，它是 HDC 的一种 ………………………………