Análisis experimental de la superposición de información en espacios de memoria aleatoria - Fonseca, TRamos (Revista del Centro de Investigación de la Universidad la Salle, 2014)
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.