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Architecture and Implementation of an Associative Memory Using Sparse Clustered Networks

H. Jarollahi, N. Onizawa, V. Gripon et W. J. Gross, "Architecture and Implementation of an Associative Memory Using Sparse Clustered Networks," dans Proceedings of IEEE International Symposium on Circuits and Systems, pp. 2901--2904, mai 2012.

Les mémoires associatives sont une alternative aux mémoires indexées dont l'implémentation matérielle est bénéfique à certaines applications, par exemple la fouille de données. Les méthodes classiques à base de réseaux de neurones sont inadaptées puisque la quantité de bits stockés par bit utilisé (efficacité) tend vers zéro lorsque la taille de la mémoire tend vers l'infini. De plus, la taille des messages appris est égale au nombre de noeuds dans le réseau, limitant considérablement le nombre de messages (diversité) qu'une telle mémoire peut apprendre. Récemment, un nouvel algorithme se basant sur des réseaux de neurones parcimonieux atteignant une efficacité quasi optimale et une grande diversité ont été introduits. Dans ce papier, une implémentation matérielle témoin de ces réseaux est présentée. Les limitations et ouvertures sont également analysées.

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Bibtex
@inproceedings{JarOniGriGro20125,
  author = {Hooman Jarollahi and Naoya Onizawa and
Vincent Gripon and Warren J. Gross},
  title = {Architecture and Implementation of an
Associative Memory Using Sparse Clustered Networks},
  booktitle = {Proceedings of IEEE International
Symposium on Circuits and Systems},
  year = {2012},
  pages = {2901--2904},
  month = {May},
}




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