Holographic Declarative Memory: Distributional semantics as the architecture of memory
Notice bibliographique
Résumé
We demonstrate that the key components of cognitive architectures—declarative and procedural memory—and their key capabilities—learning, memory retrieval, probability judgement, and utility estimation—can be implemented as algebraic operations on vectors and tensors in a high-dimensional space using a distributional semantics model. High-dimensional vector spaces underlie the success of modern machine learning techniques based on deep learning. However, while neural networks have an impressive ability to process data to find patterns, they do not typically model high-level cognition, and it is often unclear how they work. Symbolic cognitive architectures can capture the complexities of high-level cognition and provide human-readable, explainable models, but scale poorly to naturalistic, non-symbolic, or big data. Vector-symbolic architectures, where symbols are represented as vectors, bridge the gap between the two approaches. We posit that cognitive architectures, if implemented in a vector-space model, represent a useful, explanatory model of the internal representations of otherwise opaque neural architectures. Our proposed model, Holographic Declarative Memory (HDM), is a vector-space model based on distributional semantics. HDM accounts for primacy and recency effects in free recall, the fan effect in recognition, probability judgements, and human performance on an iterated decision task. HDM provides a flexible, scalable alternative to symbolic cognitive architectures at a level of description that bridges symbolic, quantum, and neural models of cognition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».