HyperSpace：高次元表現における空間エンコーディングのための汎用フレームワーク
arXiv cs.AI / 2026/4/17
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要点
- 本論文では、VSA（Vector Symbolic Architectures）をエンコード、バインディング、バンドル、類似度、クリーンアップ、回帰といった演算子に分解するHyperSpaceというオープンソースのフレームワークを提案しています。
- 同一のモジュール型評価環境のもとで、VSAバックエンドとしてHRR（Holographic Reduced Representations）とFHRR（Fourier Holographic Reduced Representations）をベンチマークします。
- 個々の操作の理論計算量はFHRRの方が低いものの、空間タスクでは類似度計算とクリーンアップが実行時間を支配することが示されます。
- HyperSpaceによるシステム全体の評価では、HRRとFHRRのエンドツーエンド性能は同程度になります。
- メモリ使用量には差があり、HRRはFHRRベクトルの約半分のメモリで済むため、導入時のトレードオフが生じます。
