JPH0488475A - 連想メモリ装置 - Google Patents

連想メモリ装置

Info

Publication number
JPH0488475A
JPH0488475A JP2196089A JP19608990A JPH0488475A JP H0488475 A JPH0488475 A JP H0488475A JP 2196089 A JP2196089 A JP 2196089A JP 19608990 A JP19608990 A JP 19608990A JP H0488475 A JPH0488475 A JP H0488475A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
dictionary
identification code
vector
evaluation value
memory device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2196089A
Other languages
English (en)
Inventor
Nobuo Tsuda
津田 伸生
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Original Assignee
Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nippon Telegraph and Telephone Corp filed Critical Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority to JP2196089A priority Critical patent/JPH0488475A/ja
Publication of JPH0488475A publication Critical patent/JPH0488475A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 (産業上の利用分野) 本発明は連想メモリ装置に関し、更に詳しくは、データ
ベース検索処理、知識ベース検索処理において、入力情
報の内容と所定の関係にある辞書情報を、高速で選択出
力する連想メモリ装置に関する。
(従来の技術) 連想メモリ装置とは、データベース検索処理、知識ベー
ス検索処理等において、入力情報の内容と所定の関係に
ある辞書情報を高速で検索し、検索情報の中から最も相
応しい辞書情報を選択して出力するものである。この連
想メモリ装置の一例を、例えば、「野鳥に関する情報J
を整理した第10図に示す連想処理原データを用いて説
明する。
野鳥の名称がn種類格納された第10図に示す連想処理
原データでは、野鳥の名称に識別コードCj(j:1−
n)を付与すると共に、n種類の野鳥をその大きさ、色
、嘴形状、生息地等の次元1でm種類に分類する。そし
て、これらの分類要素における項目を、次式(1)で与
えられるm次元の辞書ベクトルYjの各次元における要
素値yi、j(l:1〜m)に対応させて記憶させてお
く。
Yj  −(yl、j   y2.j   y3.j 
  −ym、ji     −41)また、各要素値の
重要度を同様に次式(2)に示す重みベクトルWjの要
素値wf、j として記憶させておく。
Wj= (wl、j  w2.j  w3.j  −w
cn、j)   −(21連想処理にあたっては、次式
(3)の入力ベクトルXによって、大きさ、色、嘴形状
、生息地の次元の要素値、x 1 、  x 2.  
x 3.−−xmを与え、X=(xi  x2  x3
 −−−  xm)   −(3)次式(4)の操作ベ
クトルHによって、それぞれの次元における操作内容、
h 1.h2.h3. −hmを与える。
H=(hl  h2  h3 −  hm)  ・(4
)但し、ここでhiは次のいずれかの値をとる。
[0:無視、1ニ一致、2:背反 ] このような連想メモリ装置では、第10図に示した連想
原データの辞書ベクトルYjと重みベクトルWJを順次
参照して、次式(5)で与えられる評価値djをすべて
の識別コードC1からCnについて算出し、評価値が最
大の識別コートを連想結果として出力するようになって
いる。
dj=  Σwi、jX   δi、」       
 ・・・(5)(但し、ここで61.j は、 hi=oの場合:常にδi、j=0、 hi=1の場合: xi =yi、 jならばδi、j
=1、xi≠yj、 jならばδi、j=0、hi=2
の場合: xi =yi、 jならばδi、 j = 
0、xi f−yi、 jならばδLj=1)例えば、
「中くらいの大きさで、茶色で、嘴が小さくて曲がって
いて、野山にすむ野鳥は?Jの問い合わせ例の場合では
、問い合わせ文中の分類要素の項目を各次元の要素値x
iに変換して、次式(6)に示す入力ベクトルXを与え
る。
X  = (121−−−0)     ・・・(6)
また、操作ベクトルHとしては、次式(7)を与える。
H−(1111)     ・・・(7)Y6−(12
1−−−016・・・(8)W6= 42 3 3 −
、 2)  6    ・・・(9)すると、式(8)
、 (9)で与えられるC6の「トビ」が最大の評価値
となり、該当する野鳥の第一候補として出力される。
また、 1カメモに似た嘴を持ち、海岸には住まない野
鳥は?」の問い合わせ例の場合では、第10図の連想処
理原データのC2rカモメ」の辞書ベクトルを参照して
、次式0ωの入力ベクトルXを与えると共に、 X  = (102−−3)     ・・・00次式
aυの操作ベクトルHを与えることにより、)(= (
OC11−−−2)     ・・・αυC3の「カラ
ス」が最大の評価値となり、該当する野鳥の第一候補と
して出力される。
(発明が解決しようとする課題) ところが、以上説明した従来の連想メモリ装置では、連
想処理に辞書情報におけるすべての識別対象について評
価値を算出する必要があるため、辞書情報の規模が大き
い場合には、処理時間がきわめて長くなる問題があった
また、処理時間の問題を解決する従来技術としては、辞
書情報の保持と照合処理とを随時書き込み型メモリセル
と比較回路組合せた単位回路を配列した構成で行なう内
容照合メモリ装置(コンテントアドレッサブルメモリ)
が既知である。
この従来型の装置では、入力情報と所定の関係にある辞
書情報を極めて高速に選択出力できる利点がある。しか
しながら、すべての単位回路で照合を行なうために電力
消費が大きい問題と、単位回路自体が特殊なために安価
な汎用メモリLSIが適用できず装置価格が極めて高く
なる問題があった。
本発明の目的は前記従来の連想メモリ装置における課題
を解消し、処理時間を短縮することができると共に、電
力消費が小さく、また、装置価格を安価にできる連想メ
モリ装置を提供し、以て規模の大きなデータベース検索
処理、知識ベース検索処理に適用させることにある。
〔発明の構成〕
(課題を解決するための手段) 前記目的を達成する本発明の連想メモリ装置は、m次元
入力ベクトルとm次元操作ベクトルとを入力することに
より、予め保持してあるm次元辞書ベクトルの内からこ
れら入力ベクトルと操作ベクトルとで指定される辞書ベ
クトルを選択し、その選択した辞書ベクトルの識別コー
ドを出力する連想メモリ装置であって、 前記m次元の入力ベクトルと操作ベクトルとについて、
前記辞書ベクトルの要素値間の数値的大小関係に基づき
定義した識別コード群を格納してなる辞書メモリ手段と
、 前記m次元の入力ベクトルと操作ベクトルの要素値に基
づいて前記識別コード群を選択し、選択した識別コード
群が格納された前記辞書メモリ手段の記憶領域を指定す
るアクセス制御手段と、このアクセス制御手段により指
定された前記辞書メモリ手段の各次元ごとの記憶領域か
ら出力される前記識別コートの個数、あるいは識別コー
トに付加してある重み値を、識別コード別に累積する評
価値累積手段と、 この評価値累積手段より出力される重み値を累積した評
価値付き識別コードについて、この評価値の数値的大小
関係に基づいて前記識別コードを選択出力するソート手
段と、 を備えることを特徴とするものである。
(作用) 本発明の連想メモリ装置によれば、大量の辞書ベクトル
の保持に用いるアクセス制御手段や辞書メモリ手段を汎
用メモリLSIを用いて構成でき、入力情報に類似の関
係にある辞書情報の選択処理に加えて、入力情報に対し
て操作情報で定義される部分的な類似や背反など種々の
論理関係にある辞書情報の選択処理を、辞書メモリ手段
の一部に対する読み出し処理、評価値累積処理で実行で
きる。
(実施例) 以下添付図面を用いて本発明の実施例を詳細に説明する
第1図は、本発明の一実施例の連想メモリ装置のブロッ
ク構成図である。図において、lは入力ポート、2は主
計算装置、3は出力ポート、4はアクセス制御手段(ア
クセス制御テーブル)、5は辞書メモリ手段(辞書テー
ブル)、6は評価値累積手段(評価値累積テーブル)、
7はソート手段を示している。
この実施例の連想メモリ装置では、第1O図の連想処理
原データをそのまま用いず、あらかじめこの連想処理原
データから、第2図に示すアクセス制御テーブルと第3
図に示す辞書テーブルを作成し、それぞれアクセス制御
手段4と辞書メモリ手段5に格納して用いる。
第3図の辞書テーブルは、連想処理原データの1からm
までの次元jの各々について、辞書ベクトルの要素値y
i、j間の数値的大小関係に基づき定義した識別コード
群を配列したものである。図中の1からmtでの次元i
の各々において、アドレス情報Ai、0 、At、1 
、Ai、2、−で指定されるそれぞれ一連の識別コート
が識別コード群である。
第2図のアクセス制御テーブルは、1からmまでの次元
iの各々について、入力ベクトルXの要素値X1と操作
ベクトルHの要素値hiに基づいて、第3図の辞書テー
ブルの識別コード群を選択するためのものである。した
がって、第2図のアクセス制御テーブルは、各次元側に
要素値xiを指定すると、第3図の辞書テーブルの当該
識別コード群のアドレス情報Axi、 iを一義的に読
み出せるように構成してある。操作ベクトルの使用方法
は後述する。
なお、第4図は、このようにして読み出された識別コー
ド群の例であり、次に述べる評価値累積手段6の入力情
報となるものである。
評価値累積手段6には、第5図に示す全ての識別コード
C1からCnに対応した評価値累積テーブルが備えられ
ており、第4図に示す識別コートと重み値が与えられる
と、当該識別コードの領域にその重み値を評価値として
累積することができる。この評価値累積テーブルの評価
値は、連想処理に先だって、すべて0にリセットしてお
く。
ソート手段7は、評価値累積手段6から与えられる識別
コードと累積済みの評価値の組から、評価値が大きい方
から順に指定された数の組を抽出する機能を持つ。第6
図は、第5図の評価値累積結果例に対するソート結果の
例である。
なお、主計算装置2は、本装置を構成するその他の手段
の制御のためにある。
これらの構成により連想処理を行なうには、入力ボート
1を介して入力ベクトルXと操作ベクトルHとを主計算
装置2に与える。ここでは、先に述べた式(6)の入力
ベクトルと、式(7)の操作ベクトルとを与える場合を
例に説明する。
X=(121−、−0)     ・・・(6)H−(
111−−−N     ・・・(7)アクセス制御手
段4では、主計算装置2より式(6)の入力ベクトルと
式(7)の操作ベクトルを受は取ると、第2図のアクセ
ス制御テーブルを参照し、m次元の各々について、この
入力ベクトルの要素値X1と操作ベクトルの要素値hi
に基づいて、辞書メモリ手段5に格納されている第3図
の辞書テーブルの識別コード群の記憶領域を指定するア
ドレス情報azを読み出す。
(AI、I A2.2 A3.1−  Am、 0) 
  =−021ここで一般には、操作ベクトルの要素値
hiか「無視jを指示する0の場合は当該次元のアドレ
ス情報は読み出さずに空欄とし、hiが「一致」を指示
する1の場合には入力ベクトルXの要素値xiで指定さ
れる当該次元のアドレス情報をそのまま読み出し、hi
が「背反」を指示する2の場合には当該次元のxiで指
定される以外の単数あるいは複数のアドレス情報をすべ
て読み出す。
辞書メモリ手段5では、このアドレス情報が与えられる
と、第3図の辞書テーブルからこのアドレス情報で指定
される識別コード群を選択し、第4図に示すように選択
された識別コード群の識別コードとその重み値を出力す
る。一つの次元で複数のアドレス情報が与えられて複数
の識別コード群が選択される場合には、第4図は横に拡
張される。
評価値累積手段6では、第4図の識別コードと重み値が
与えられると、第5図に示す評価値累積テーブルに識別
コード別に重み値を評価値として累積する。累積が完了
すると、第5図の評価値累積テーブルのすべての組の識
別コードと評価値を評価値累積結果として読み出す。
ソート手段7では、第5図の評価値累積結果が与えられ
ると、評価値が大きい順に第6図に示すように識別コー
ドと評価値の組を選択し出力する。
主計算装置2では、選択された識別コードと評価値の組
を連想処理の結果として出力ポート3より出力する。
以上説明した実施例では、辞書メモリ手段5の第3図の
辞書テーブルから読み出され、評価値累積手段6で累積
計算されるのは、第4図に示す連想処理に関与する一部
の識別コードとその重み値のみである。したがって、こ
の実施例の連想メモリ装置では、従来の連想メモリ装置
より極めて高速に処理結果を出力できる利点がある。
なお、この実施例では、第3図の辞書テーブルに配列し
てある識別コート群ならびに第4図の選、択された識別
コード群内の各識別コードは番号順に整列した場合を示
した。しかし、評価値累積手段6では、第5図の評価値
累積テーブルへ重み値を累積する際に、識別コードが与
えられるごとに当該識別コードで指定される評価値累積
テーブルの領域を読み出して累積処理を行ない、再度そ
の結果を当該領域へ書き込むため、各識別コード群にお
いて識別コードは必ずしも整列している必要はない。
ただし以上説明した実施例では、評価値の累積処理が完
了した時点で、どの識別コードに評価値を累積したかは
記録されないため、評価値累積手段6からソート手段7
へ評価値累積結果を受は渡すには、第5図の評価値累積
結果をC1からCnまでのすべての識別コードについて
読み出す必要がある。
したがって、゛この実施例では、評価値を累積した識別
コード数が少ない場合でも、識別コートの種類が多い場
合には、評価値累積結果の読み出し処理に時間が多少か
かる。
第7図は、本発明の第2の実施例の連想メモリ装置のブ
ロック構成図である。この第2の実施例は、前述の第1
の実施例と異なり、識別コートの種類が多い場合にでも
評価値累積結果の読み出し処理に時間がかからないよう
にしたものであり、第1の実施例とは、辞書メモリ手段
5に格納する第3図の辞書テーブルの識別コード群の各
々において、識別コードを数値的大小関係に基づいて整
列したこと、評価値累積手段6をマージ手段と単一化・
累積処理手段とで構成した点が異なる。
この実施例の装置では、評価値累積手段6において、辞
書メモリ手段5より第4図に示すように番号順に整列さ
れた識別コードとその重み値を受は取ると、マージ手段
によって各次元の識別コード群の先頭より順に識別コー
ドの大きさについてマージ処理を行い、第8図に示すマ
ージ結果を得る。
ここで、マージ処理とは複数のデータ列を1列に併合す
る処理であり、複数のデータ列の各々があらかじめデー
タの大きさ順に整列していると、各列の先頭データのみ
の比較操作で高速に併合処理を行える。
すなわち第4図では、各データ列の先頭であるC8.C
I、C5,・・・、C2の番号を比較し、番号が最小の
01を出力するとともに、C1があったデータ列より次
の05を追加して比較を行い、以下このような操作を繰
り返すことにより順次、C2,C5,C5,・・・を出
力して、第8図のマージ結果を得る。
評価値累積手段6では、さらに第8図のマージ結果につ
いて同一の識別コードに対する単一化・累積処理を行い
、第9図に示す処理結果を得る。
ここで、単一化・累積処理とは、第8図におけるC3w
2,5、C3w3.5のように同一のC5を一個にする
とともに、重み値についても累積加算をしてw2,5+
w3,5として一個にまとめる処理である。
かかるマージ処理と単一化・累積処理により、第9図に
示すように、第1の実施例における第5図の評価値累積
結果から評価値がOの識別コードを除去したデータを少
ない手続きで得ることができる。
評価値が0の識別コードは本来ソート処理で棄却される
ため、第9図の単一化・累積処理結果を用いても、ソー
ト手段7により、第1の実施例と同じ第6図のソート結
果が得られる。
以上説明した本発明の第2の実施例では、辞書メモリ手
段5の第3図の辞書テーブルから読み出され、評価値累
積手段6から読み出されてソート手段7へ与えられるの
は第9図に示す評価値が累積された一部の識別コードの
みとなる。
したがって、本実施例の連想メモリ装置では、識別コー
ドの種類がきわめて多い場合であっても、本発明の第1
の実施例の連想メモリ装置よりも高速に連想処理の結果
を出力できる利点がある。
以上説明した本発明の実施例の構成要件である各手段は
、汎用マイクロプロセッサと汎用メモリの組合せと、既
知のソフトウェア手段ですべて実現できる。
また、本実施例では、主計算装置2と、アクセス制御手
段4、辞書メモリ手段5、評価値累積手段6、ソート手
段7とはそれぞれ分離して具備した場合を示したが、主
計算装置により一部あるいは全部の手段を代替するなど
、幾多の変形は可能である。
更に、本実施例では、離散的な項目に対する連想処理に
ついて説明したが、一般には画像パターンなどアナログ
パターンをサンプリングしたものであっても本発明によ
る連想処理は可能である。
更にまた、連想処理における操作ベクトルについても、
実施例で説明した無視、一致、背反のみならず、扱うパ
ターンの統計的な特徴を利用して段階的な類似や非類似
を指定できるようにするなどの拡張は可能である。
〔発明の効果〕
以上説明したように、本発明の連想メモリ装置では、連
想処理に関与する一部の識別対象について評価値を算出
するのみで出力が得られるため、辞書情報の規模が大き
い場合でも、処理時間を短くできるという利点がある。
また、本発明の連想メモリ装置は、従来の内容照合メモ
リ装置のように特殊な回路構造を必要とせず、安価な汎
用メモリLSIが適用できるため装置価格が安い利点が
ある。
したがって、本連想メモリ装置は、規模の大きなデータ
ベース検索処理、知識ベース検索処理に非常に適用して
いるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の連想メモリ装置の第1の実施例の構成
図、 第2図はアクセス制御テーブルの構成図、第3図は辞書
テーブルの構成図、 第4図は評価値累積手段入力例を示す図、第5図は第1
の実施例における評価値累積テーブルの構成図、 第6図はソート結果例を示す図、 第7図は本発明の連想メモリ装置の第2の実施例の構成
図、 第8図は第2の実施例におけるマージ処理結果例を示す
図、 第9図は第2の実施例における単一化・累積処理結果例
を示す図、 第10図は従来の連想処理原データを示す図である。 ■・・・入力ポート、 2・・・主計算装置、 3・・・出力ポート、 4・・・アクセス制御手段、 5・・・辞書メモリ手段、 6・・・評価値累積手段、 7・・・ソート手段。 代駄弁現士三好秀和 l・・−人力ポート 2・・主計算装置 3・・・出力ポート 4・・・アクセス制御手段 5・・・辞書メモリ手段 6・・評価値累積手段 7・・ソート手段 アクセス制御テーブル 計価値累積テーブル(実施例1) 第 図 ソート結果 第 図 マージ処理結果 第 図 単一化・累積処理結果 第 図 第 図

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 1、m次元入力ベクトルとm次元操作ベクトルとを入力
    することにより、予め保持してあるm次元辞書ベクトル
    の内からこれら入力ベクトルと操作ベクトルとで指定さ
    れる辞書ベクトルを選択し、その選択した辞書ベクトル
    の識別コードを出力する連想メモリ装置であって、 前記m次元の入力ベクトルと操作ベクトルとについて、
    前記辞書ベクトルの要素値間の数値的大小関係に基づき
    定義した識別コード群を格納してなる辞書メモリ手段と
    、 前記m次元の入力ベクトルと操作ベクトルの要素値に基
    づいて前記識別コード群を選択し、選択した識別コード
    群が格納された前記辞書メモリ手段の記憶領域を指定す
    るアクセス制御手段と、このアクセス制御手段により指
    定された前記辞書メモリ手段の各次元ごとの記憶領域か
    ら出力される前記識別コードの個数、あるいは識別コー
    ドに付加してある重み値を、識別コード別に累積する評
    価値累積手段と、 この評価値累積手段より出力される重み値を累積した評
    価値付き識別コードについて、この評価値の数値的大小
    関係に基づいて前記識別コードを選択出力するソート手
    段と、 を備えることを特徴とする連想メモリ装置。 2、前記辞書メモリ手段において、格納する識別コード
    群の各々を数値的大小関係に基づいて整列したことを特
    徴とする請求項1に記載の連想メモリ装置。 3、前記評価値累積手段が、マージ手段と単一化・累積
    処理手段とで構成されることを特徴とする請求項1また
    は2に記載の連想メモリ装置。
JP2196089A 1990-07-26 1990-07-26 連想メモリ装置 Pending JPH0488475A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2196089A JPH0488475A (ja) 1990-07-26 1990-07-26 連想メモリ装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2196089A JPH0488475A (ja) 1990-07-26 1990-07-26 連想メモリ装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH0488475A true JPH0488475A (ja) 1992-03-23

Family

ID=16352030

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2196089A Pending JPH0488475A (ja) 1990-07-26 1990-07-26 連想メモリ装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH0488475A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009526279A (ja) * 2006-01-23 2009-07-16 サンディスク アイエル リミテッド 尤度ベースの記憶管理

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009526279A (ja) * 2006-01-23 2009-07-16 サンディスク アイエル リミテッド 尤度ベースの記憶管理

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US4514826A (en) Relational algebra engine
US5014327A (en) Parallel associative memory having improved selection and decision mechanisms for recognizing and sorting relevant patterns
US5857183A (en) Processor for sequential data retrieval from a relational database
US5293616A (en) Method and apparatus for representing and interrogating an index in a digital memory
JP2005537592A5 (ja)
US11436538B2 (en) Learning by gradient boosting using a classification method with the threshold for the feature amount
US11526803B2 (en) Learning device and method for implementation of gradient boosted decision trees
US20030130981A1 (en) Enhanced multiway radix tree and related methods
US6898661B2 (en) Search memory, memory search controller, and memory search method
WO2019235636A1 (en) Learning device, and learning method
US5343559A (en) Memory system adapted to store two associated sets of data items
JPH0488475A (ja) 連想メモリ装置
Chisvin et al. Content-addressable and associative memory
KR970008197A (ko) 순차식 다중 검색/비교 방법 및 장치
JPS6143338A (ja) 連想技術を使用して稀薄なデータベースをサーチする方法
Parhami Extreme-value search and general selection algorithms for fully parallel associative memories
JPS5736487A (en) Data storage device
EP0649106B1 (en) Compactly stored word groups
JPH0424887A (ja) 文子認識装置
Ypsilantis et al. UDON: Universal Dynamic Online distillatioN for generic image representations
Teich et al. Data Handling and Dedicated Hardware for the Sort Problem
Guichard-Jary PADMAVATI Parallel Associative Development Machine as a Vehicle for Artificial Intelligence
SU1278976A1 (ru) Ассоциативное запоминающее устройство
JP2735195B2 (ja) テーブル検索装置
Wang et al. SIMD parallelism for symbol mapping