代数运算对应于认知运算，使用随机向量表示计算函数 VSA到VFA

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1 Computing on Functions Using Randomized Vector Representations (in brief） 2 Computing on Functions Using Randomized Vector Representations  33页版本 https://arxiv.org/abs/2109.03429 向量的加法对应于函数的加法，向量的绑定对应于函数的卷积。 我们设想  VFA 框架将有助于构建⼀种⼈⼯智能，它使⽤分布式、可解释的表⽰，并且可以通过具有明确定义的计算意义的代 量运算进⾏处理。这种⼈⼯智能⽅法可以结合神经⽹络、概率推理和符号⼈⼯智能的优点；也就是说，学习的能⼒，在分布式硬件上可 执⾏的能⼒，以及具有基于规则的推理能⼒来概括和推断先验知识的能⼒。我们相信该⽅法还可能有助于深⼊ 了解⼤脑中⾼度分布 的表征，例如内嗅⽪层和海⻢体 。 将KLPE和VSA相结合，产生了一个我们称之为向量函数架构（VFA）的计算框架 VFA的先决条件是与VSA绑定操作兼容的KLPE。我们现 ………………………………