יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

תיאור חופשי של נוף האנרגיה של זיכרון קשרי.

Free energy landscape of Dense Associative Memory
במאמר זה, פותחים פרוטוקול אנליטי לניתוח זיכרונות קשריים ותפיסתם. הם מציגים תיאור חופשי של נוף האנרגיה של זיכרון קשרי, ומדגימים את השיטה באמצעות תיאור חופשי של נוף האנרגיה של זיכרון קשרי.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2607.19195v1 Announce Type: cross Abstract: Using large deviations theory, we solve and obtain a general expression for the free energy functional for a broad class of associative memories, including dense associative memories. We illustrate the method by reproducing classical results for the Hopfield model. For a finite number of patterns, we derive the temperature-dependent free energy functional for dense associative memories featuring polynomial interactions and Log-Sum-Exponential (LSE) activation. We also evaluate the disorder-averaged ground-state energy of these systems in the extensive limit. Our analytical framework reveals how memory retrieval depends on the initial state in higher-order dense networks, and gives the exact full-retrieval threshold for the LSE model. This m
קרא במקור המקורי