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저자정보
조현민 (Korea University) 한우경 (Korea University) 유재준 (Ulsan National Institute of Science and Technology) 진경환 (Korea University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2024.6
수록면
1,702 - 1,706 (5page)

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In this paper, we propose a novel approach to associative memory by introducing a Trainable Learnable Associative Memory (TLAM). Conventional associative memory systems suffer from low capacity and reliance on non-neural network based, hand-crafted update algorithms. Our TLAM leverages a neural network-based architecture, enhancing capacity and robustness. The core of TLAM is an energy function conforming to Lyapunov"s theorem, which guides the system"s state into a stable state. This model can accurately memorize and retrieve original ground truth features, even when presented with arbitrarily distorted inputs. The decoder effectively reconstructs the original signals, ensuring robust performance in associative recall. We demonstrate that TLAM can learn and storecomplex patterns, significantly improving the efficiency and reliability of associative memory models. Our results highlight the potential of TLAM to advance the field of neural associative memory by providing a scalable and trainable solution.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 구조
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

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