Задача рабочей памяти 1-2-AX

Задача рабочей памяти 1-2-AX
Цель	Возможности рабочей памяти долговременной кратковременной памяти

Задача на рабочую память 1-2-AX — это когнитивный тест , требующий рабочей памяти решения .

Его можно использовать в качестве тестового примера для обучения алгоритмов , чтобы проверить их способность запоминать некоторые старые данные. Это задание можно использовать для демонстрации возможностей рабочей памяти таких алгоритмов , как PBWM или краткосрочная память .

Описание

Входные данные задачи — это последовательность цифр/букв 1 , 2 , A , X , B и Y , а также дополнительные отвлекающие экземпляры 3 , C и Z , которые следует игнорировать. На каждый вводимый символ по порядку субъект должен ответить левой ( L ) или правой ( R ).

Две целевые последовательности, которые ищет субъект, — это AX и BY . Когда субъект встречает 1, он должен переключиться на поиск AX , а когда он встречает 2, он должен переключиться на поиск BY .

Если при поиске AX субъект встречает X, ранее увидевший A (и аналогично Y при поиске BY ), и если предыдущая буква не была частью более ранней последовательности, он отвечает R, чтобы отметить конец этой последовательности. последовательность; быть L. их ответ на все остальные символы должен

Примеры

Вход	2	1	А	А	Х	Х	И	А	Х
Выход	л	л	л	л	Р	л	л	л	Р

Вход	1	2	А	Б	Х	И	А	С	С
Выход	л	л	л	л	л	Р	л	л	л

Требования к алгоритмам

Для решения этой задачи алгоритм должен уметь запоминать последнюю цифру 1 или 2 и последнюю букву А или Б. независимо Мы называем эту память рабочей памятью . Эта память должна сохранять все остальные входные данные. алгоритм должен иметь возможность удалять и игнорировать буквы C и Z. Кроме того ,

Решения

Псевдокод

Для традиционных компьютерных моделей оба требования легко решить. Вот некоторый код Python (что-то вроде псевдокода , но работает), где функция next_output получает на вход одно единственное число/букву и возвращает либо букву, либо ничего. next_outputs предназначен для удобства работы со всей последовательностью.

last_num = ""
last_letter = ""

def next_output(next_input: str) -> str | None:
    """
    Args:
      next_input: A string containing a single character.

    Returns:
      A string containing the letters "L", "R" or None.

    Example:
      >>> next_output("2")
      'L'
    """
    global last_num, last_letter
    if next_input in ["1", "2"]:
        last_num = next_input
        last_letter = ""
        return "L"
    elif next_input in ["A", "B"]:
        last_letter = next_input
        return "L"
    elif next_input in ["X", "Y"]:
        seq = last_num + last_letter + next_input
        last_letter = next_input
        if seq in ["1AX", "2BY"]:
            return "R"
        return "L"
    return None

def next_outputs(next_inputs: str) -> list[str]:
    """
    Args:
      next_input: A string.

    Returns:
      A list of strings containing the letters "L" or "R".

    Example:
      >>> next_outputs("21AAXBYAX")
      ["L", "L", "L", "L", "R", "L", "L", "L", "R"]
    """
    return [next_output(c) for c in next_inputs]

Пример:

>>> next_outputs("21AAXBYAX")
['L', 'L', 'L', 'L', 'R', 'L', 'L', 'L', 'R']
>>> next_outputs("12CBZY")
['L', 'L', None, 'L', None, 'R']

Конечный автомат

Аналогично, эту задачу можно решить простым способом с помощью конечного автомата с 7 состояниями (назовем их --- , 1-- , 2-- , 1A- , 2B- , 1AX , 2BY ).

Нейронная сеть

эта задача гораздо сложнее Для нейронных сетей . Для простых нейронных сетей прямого распространения эта задача неразрешима, поскольку сети прямого распространения не имеют рабочей памяти. Включение рабочей памяти в нейронные сети — сложная задача. Было несколько подходов, таких как PBWM или длинная кратковременная память , которые имеют рабочую память, и оба способны решить эту проблему.