Ассоциативная память может быть нано?

Предлагается следующая идея:
Анатолий Медынцев
Краткая аннотация

ПОСТОЯННАЯ АССОЦИАТИВНАЯ ПАМЯТЬ С ХРАНЕНИЕМ ИНФОРМАЦИИ В СТРУКУРЕ СВЯЗЕЙ: ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

В докладе рассматривается возможный подход к созданию памяти адресуемой по содержанию (content addressable memory (CAM)), которая, в отличие от используемых в настоящее время хранит информацию не в виде состояний элементов, а в структуре связей между элементами.

Описывается используемая модель памяти. Память хранит векторы значений из {-1,1}. Ключевой вектор по которому осуществляется поиск может содержать значения {-1,0,1} – (-1 – false, 0 – не определено, 1 – true). Выборка состоит в поиске векторов максимально похожих на ключевой вектор. В качестве меры схожести используется скалярное произведение двух векторов. Именно каждый хранимый вектор умножается скалярно на ключевой и выбираются векторы на которых достигается максимум меры схожести. Если максимум достигается на нескольких векторах, то в качестве результата выдается сумма этих векторов (таким образом вектор – результат может содержать целые числа). Подобная память позволяет выполнять выборку по частично заданному ключевому вектору.
Аналогичные по логике устойства достаточно широко известны. При этом элементы векторов хранятся в обычных ячейках памяти, а память является перезаписываемой и имеет постоянную структуру, не зависящую от хранимой информации.

Здесь рассматривается подход к реализации памяти без возможности перезаписи и со структурой, зависящей от хранимой информации. Вместо хранения элементов векторов в ячейках памяти делается попытка хранить информацию в структуре связей между элементами, выполняющими операции сложения/вычитания. Для этого операции вычисления меры схожести, поиска максимума и суммирование векторов – результатов предлагается реализовать “в железе” в виде специализированных для данного набора векторов схем (возможно аналоговых). В качестве примера такой схемы для конкретного набора векторов приводится схема быстрого преобразователя Уолша- Фурье, выполняющего вычисление введенной меры схожести и суммирование векторов результатов для векторов – строчек матрицы Адамара.
Вопрос о том как построить минимальные по числу элементов схемы для произвольного набора векторов остается открытым.

Интересная задачка!
Коллеги-форумщики, что скажете?

Дополнительную информацию можно найти на http://amspb1.livejournal.com

а как физически предполагается сделать 3 состояния ячейки памяти?

Вообще то не предполагается наличие каких либо ячеек памяти (и с тремя состояниями тоже). Информация запоминается в структуре связей между элементами. Действительно предполагается что вход/выход трехзначный, но это не означает что существуют ячейки памяти с тремя состояниями. Вопрос о том как представлять три значения (в виде трех уровней напряжения?) остается открытым.

Альтернативным вариантом для представления трех значений может быть потоковое представление информации. При этом поток битов с вероятностью появления 1 равной 1 кодирует 1. Поток битов с вероятностью появления 0 равной 1 кодирует -1. Поток битов с вероятностью появления 1/0 равной 0.5 кодирует 0. О потоковом представлении информации можно, например, прочитать здесь:

http://zipsites.ru/slovari_enc/dissertacii_referaty/lukyanov_issledovanie_neiropodobnykh_setei/

Впрочем в последнем случае нет нужды огранчиваться трехзначной логикой. Таким образом представимы любые действительные числа в интервале [-1,1].

[удалено модератором]

Edited Kacap in 1/26/10 1:40 PM; version # 1.

Сообщение модератора:
Пользователь Касар заблокирован.

Edited Kacap in 1/26/10 1:30 PM; version # 1.