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/ NetNews Usenet Archive 1992 #26 / NN_1992_26.iso / spool / comp / ai / neuraln / 4198 < prev    next >
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Text File  |  1992-11-08  |  3.4 KB  |  83 lines

  1. Newsgroups: comp.ai.neural-nets
  2. Path: sparky!uunet!think.com!ames!purdue!yuma!das
  3. From: das@CS.ColoState.EDU (rajarshi das)
  4. Subject: Kanerva's SDM
  5. Sender: news@yuma.ACNS.ColoState.EDU (News Account)
  6. Message-ID: <Nov08.003624.81992@yuma.ACNS.ColoState.EDU>
  7. Date: Sun, 08 Nov 1992 00:36:24 GMT
  8. Nntp-Posting-Host: kottke.cs.colostate.edu
  9. Organization: Colorado State University, Computer Science Department
  10. Lines: 71
  11.  
  12.  
  13. In <1992Nov4.205034.16263@fripp.ri.cadre.com> umn@cadre.com 
  14. (Uttam M. Narsu) writes:
  15.  
  16. >I haven't heard much about Kanerva's work since I read 'Sparse Distributed 
  17. >Memory' many years ago. What's the consensus on his work? Has anyone 
  18. >implemented an SDM in software or hardware?
  19.  
  20. Several papers on SDM have been published in the last couple of years.  
  21. I have appended a list of such papers that I have been able to trace.
  22.  
  23. We have done some work with Sparse Distributed Memory (SDM) recently.
  24. Our work concentrated on modifying the SDM with the help of a genetic
  25. algorithm (GA).   David Rogers had earlier shown that a GA can be used
  26. to optimize the "location address space" in an SDM (which corresponds
  27. to the mapping from the input layer to the hidden units in a neural 
  28. network).  We have further extended this method, and have obtained
  29. improved performance.  The results of our work, "Genetic Sparse 
  30. Distributed Memory,"  has been published in IJCNN-COGANN (Combination 
  31. of Genetic Algorithm and Neural Networks), 1992.
  32.  
  33.     Rajarshi Das
  34.  
  35.  
  36.     List of papers on SDM follows:
  37.     -----------------------------
  38.  
  39. \bibitem{Chou} Chou, P. A.
  40. The Capacity of the Kanerva Associative Memory.
  41. {\em IEEE Transactions on the Information Theory}, Vol. 35, No. 2, March 1989.
  42.  
  43. \bibitem{Clarke} Clarke T.J.W., Prager R.W.,  \& Fallside F. (1991).
  44. The Modified Kanerva Model: Theory and Results for Real-time Word
  45. Recognition. {\em IEEE Proceedings-F}, Vol. 138, No. 1.
  46.  
  47. \bibitem{Das_Whitley} Das, Rajarshi, and Whitley, Darrell.
  48. {\em Genetic Sparse Distributed Memory}.
  49. IJCNN-COGANN (Combination of Genetic Algorithm and Neural Networks), 1992.
  50.  
  51. \bibitem{Denning} Denning, P. J. (1990).
  52. The Science of Computing: Saving All the Bits.
  53. {\em American Scientist}, Vol. 78, No. 5.
  54.  
  55. \bibitem{Hong} Hong, Y., \& Chen, S. (1991).
  56. Character Recognition in a Sparse Distributed Memory.
  57. {\em IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics}, Vol. 21, No. 3.
  58.  
  59. \bibitem{Rogers1} Rogers, D. (1990).
  60. Predicting Weather Using a Genetic Memory: a Combination of Kanerva's
  61. Sparse Distributed Memory with Holland's Genetic Algorithm.
  62. {\em Advances in Neural Information Processing-2}.
  63.  
  64. \bibitem{Rogers2} Rogers, D. (1991).
  65. Weather Prediction Using a Genetic Memory.
  66. {\em Neural Networks: Concepts, Applications and Implementations}, Vol. 4,
  67. Antognetti, P (Editor); Prentice Hall.
  68.  
  69. \bibitem{Surkan} Surkan, A. J., \&  Di, L. (1989). 
  70. Fast Trainable Pattern Classification by a Modification of Kanerva's SDM 
  71. Model (pp. I-347-349). {\em IJCNN-1989}.
  72.  
  73. \bibitem{Tsai} Tsai, W. K., Parlos, A., \& Fernandez, B. (1990).
  74. ASDM- A Novel Neural Network Model based on Sparse Distributed Memory
  75. (pp. I-771-776). {\em IJCNN-1990-SAN DIEGO}.
  76.  
  77. ===============================================================================
  78.         Rajarshi Das                 das@brahms.cs.colostate.edu
  79.         Computer Science Department         raja@lamar.colostate.edu
  80.         Colorado State University         
  81.     Colorado 80523
  82. ===============================================================================
  83.