earticle

영어

This paper proposes a model to remember and recall morphological semantic of input visual stimuli using SDR(sparse distributed representation). Neocortex in human brain is in charge of information processing and memory, and operation of neurons in neocortex can be modeled by sparse distributed representation. This memory model based on sparse distributed representation can be considered as memory precess and recall process separately. First, memory process means a process to convert input visual stimuli to sparse distributed representation, and in this process, morphological semantic of input visual stimuli can be preserved. Next, recall process can be considered by comparing sparse distributed representation of new input visual stimulus and remembered sparse distributed representations. Superposition of sparse distributed representation is used to measure similarities. Experimental results using 10,000 images in MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology) data set show that the sparse distributed representation of the proposed model efficiently keeps morphological semantic of the input visual stimuli.

한국어

본 논문에서는 시각적인 자극을 희소 분포로 표현함으로써 입력 자극이 가지고 있는 형태적인 시맨틱을 기억하고 리 콜하는 모델을 제안한다. 사람의 두뇌에서 대뇌 신피질은 정보 처리와 기억을 담당하며 대뇌 신피질에서 뉴런의 동 작 메커니즘은 희소 분포 표현(SDR; Sparse Distributed Representation)으로 모델링 할 수 있다. 이와 같은 희소 분포 표현 기반의 기억 모델은 입력 자극을 기억하는 과정과 유사한 기억을 리콜하는 과정으로 구분하여 고려 할 수 있다. 먼저, 기억 과정은 시각 자극을 희소 분포 표현으로 변환하는 과정이며, 이 과정에서 기본적으로 입력 정보의 형태적인 시맨틱이 유지된다고 생각할 수 있다. 다음으로 이와 같이 기억된 정보와 새로운 입력 자극에 대한 희소 분포 표현들을 비교함으로써 유사한 형태적 시맨틱을 가지고 있는 기억을 리콜할 수도 있다. 본 논문에서는 리 콜 과정에서 형태적 시맨틱의 유사도를 측정하기 위한 기준으로 희소 분포 표현의 중첩률을 사용한다. MNIST (Modified National Institute of Standards and Technology) 데이터를 활용한 제안 모델의 실험 결과 10,000 개의 영상을 기억에 사용하고 주어진 시각 자극에 대한 리콜 실험을 한 결과 희소 분포 표현이 시각 자극의 형태적 시맨틱을 잘 유지하고 있음을 확인하였다.