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Análisis experimental de la superposición de información en espacios de memoria aleatoria 737
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Resumen
En este trabajo se presenta un modelo de almacenamiento de información que es especialmente ade-
cuado para sistemas neurocomputacionales no supervisados. Nuestro modelo utiliza como fundamento
teórico el Teorema de Ramsey. Se demuestra experimentalmente que en una matriz discreta generada
aleatoriamente y lo suficientemente grande (dependiente de m x n), es posible encontrar cualquier matriz
discreta de tamaño m x n. La probabilidad p( cpe !vI) de encontrar una submatriz de tamaño m x n dentro de
un Espacio de Memoria Aleatoria específico aumenta al permitir grados de error acotado. Introducimos
entonces el concepto de patrón de información. También aplicamos diferentes transformaciones lineales
a la matriz original, lo cual amplía el espacio de búsqueda y por lo tanto también aumenta la probabilidad
p(cp e !vI). El modelo se implementa utilizando memorias de cuatro estados y se demuestra una de sus
principales características: la superposición de información. Un mismo elemento físico de memoria se uti-
liza para almacenar varios patrones de información a un mismo tiempo. Se encuentra que para patrones
de información de dimensión cuadrada m x m el máximo grado de superposición que se puede obtener es
(2m - 1)2 Y que en un EMA de tamaño relativamente pequeño es posible almacenar una gran cantidad de
patrones de información.
cuado para sistemas neurocomputacionales no supervisados. Nuestro modelo utiliza como fundamento
teórico el Teorema de Ramsey. Se demuestra experimentalmente que en una matriz discreta generada
aleatoriamente y lo suficientemente grande (dependiente de m x n), es posible encontrar cualquier matriz
discreta de tamaño m x n. La probabilidad p( cpe !vI) de encontrar una submatriz de tamaño m x n dentro de
un Espacio de Memoria Aleatoria específico aumenta al permitir grados de error acotado. Introducimos
entonces el concepto de patrón de información. También aplicamos diferentes transformaciones lineales
a la matriz original, lo cual amplía el espacio de búsqueda y por lo tanto también aumenta la probabilidad
p(cp e !vI). El modelo se implementa utilizando memorias de cuatro estados y se demuestra una de sus
principales características: la superposición de información. Un mismo elemento físico de memoria se uti-
liza para almacenar varios patrones de información a un mismo tiempo. Se encuentra que para patrones
de información de dimensión cuadrada m x m el máximo grado de superposición que se puede obtener es
(2m - 1)2 Y que en un EMA de tamaño relativamente pequeño es posible almacenar una gran cantidad de
patrones de información.
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Detalles del artículo
Cómo citar
Fonseca, T. (1). Análisis experimental de la superposición de información en espacios de memoria aleatoria. Revista Del Centro De Investigación De La Universidad La Salle, 5(17/18), 29. https://doi.org/10.26457/recein.v5i17/18.333
Sección
Artículos
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