METODO E APARELHO PARA REGRA DE APRENDIZAGEM COMPETITIVA LOCAL QUE LEVA A CONECTIVIDADE ESPARSA

IPC Classification

Priority claims

Abstract

RESUMO MÉTODO E APARELHO PARA REGRA DE APRENDIZAGEM COMPETITIVA LOCAL QUE LEVA A CONECTIVIDADE ESPARSA. Determinados aspectos da presente invenção suportam uma regra de aprendizagem competitiva local aplicada em uma rede computacional que leva à conectividade esparsa entre as unidades de processamento da rede. A presente invenção provê uma modificação na regra de aprendizagem de Oja, que modifica a restrição à soma de pesos elevados ao quadrado na regra de Oja. Esta restrição pode ser intrínseca e local em oposição às normalizações multiplicadora e subtrativa comumente utilizadas, que são explícitas e exigem o conhecimento de todos os pesos de entrada de uma unidade de processamento para a atualização de cada um deles individualmente. A regra apresentada provê convergência para um vetor de peso que é mais esparso (isto é, tem mais elementos zero) que o vetor de peso aprendido pela regra de Oja original. Tal conectividade esparsa pode levar a uma seletividade mais elevada das unidades de processador com relação a recursos específicos e pode exigir menos memória para armazenar a configuração de rede e menos energia para acioná-la.1/1