Understanding the critical distance in sparse distributed memory

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Brogliato, Marcelo Salhab
Data de Publicação: 2012
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/13095
Resumo: Modelos de tomada de decisão necessitam refletir os aspectos da psi- cologia humana. Com este objetivo, este trabalho é baseado na Sparse Distributed Memory (SDM), um modelo psicologicamente e neuro- cientificamente plausível da memória humana, publicado por Pentti Kanerva, em 1988. O modelo de Kanerva possui um ponto crítico: um item de memória aquém deste ponto é rapidamente encontrado, e items além do ponto crítico não o são. Kanerva calculou este ponto para um caso especial com um seleto conjunto de parâmetros (fixos). Neste trabalho estendemos o conhecimento deste ponto crítico, através de simulações computacionais, e analisamos o comportamento desta 'Critical Distance' sob diferentes cenários: em diferentes dimensões; em diferentes números de items armazenados na memória; e em diferentes números de armazenamento do item. Também é derivada uma função que, quando minimizada, determina o valor da 'Critical Distance' de acordo com o estado da memória. Um objetivo secundário do trabalho é apresentar a SDM de forma simples e intuitiva para que pesquisadores de outras áreas possam imaginar como ela pode ajudá-los a entender e a resolver seus problemas.
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spelling Brogliato, Marcelo SalhabEscolas::EBAPEGoldszmidt, Rafael Guilherme BursteinCoelho, Flávio CodeçoOliveira, Paulo Murilo Castro deLinhares, Alexandre2015-01-12T12:16:51Z2015-01-12T12:16:51Z2012-02-02BROGLIATO, Marcelo Salhab. Understanding the critical distance in sparse distributed memory. Dissertação (Mestrado em Administração) - Escola Brasileira de Administração Pública e de Empresas, Fundação Getúlio Vargas - FGV, Rio de Janeiro, 2012.https://hdl.handle.net/10438/13095Modelos de tomada de decisão necessitam refletir os aspectos da psi- cologia humana. Com este objetivo, este trabalho é baseado na Sparse Distributed Memory (SDM), um modelo psicologicamente e neuro- cientificamente plausível da memória humana, publicado por Pentti Kanerva, em 1988. O modelo de Kanerva possui um ponto crítico: um item de memória aquém deste ponto é rapidamente encontrado, e items além do ponto crítico não o são. Kanerva calculou este ponto para um caso especial com um seleto conjunto de parâmetros (fixos). Neste trabalho estendemos o conhecimento deste ponto crítico, através de simulações computacionais, e analisamos o comportamento desta 'Critical Distance' sob diferentes cenários: em diferentes dimensões; em diferentes números de items armazenados na memória; e em diferentes números de armazenamento do item. Também é derivada uma função que, quando minimizada, determina o valor da 'Critical Distance' de acordo com o estado da memória. Um objetivo secundário do trabalho é apresentar a SDM de forma simples e intuitiva para que pesquisadores de outras áreas possam imaginar como ela pode ajudá-los a entender e a resolver seus problemas.Models of decision-making need to reflect human psychology. Towards this end, this work is based on Sparse Distributed Memory (SDM), a psychologically and neuroscientifically plausible model of human memory, published by Pentti Kanerva in 1988. Kanerva‘s model of memory holds a critical point: prior to this point, a previously stored item can be easily retrieved; but beyond this point an item cannot be retrieved. Kanerva has methodically calculated this point for a particu- lar set of (fixed) parameters. Here we extend this knowledge, through computational simulations, in which we analyzed this critical point behavior under several scenarios: in several dimensions, in number of stored items in memory, and in number of times the item has been rehearsed. We also derive a function that, when minimized, determines the value of critical distance according to the state of the memory. A secondary goal is to present the SDM in a simple and intuitive way in order that researchers of other areas can think how SDM can help them to understand and solve their problems.engUnderstanding the critical distance in sparse distributed memoryinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisAdministração de empresasMemória - Simulação por computadorComputadores neuraisInteligência artificial distribuídainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVORIGINALFullThesis-v6 -biblioteca-digital.pdfFullThesis-v6 -biblioteca-digital.pdfPDFapplication/pdf64255589https://repositorio.fgv.br/bitstreams/061fbd82-ffcc-475a-b04e-29cc6bd4ae8f/download0ca16d02e6d615b8fc4c6f4f46db2c22MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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