Memory in Human Brain

Here we attempt to answer what is memory, how is it stored and retrieved. Memory is a process by which information is: Encoded Stored Retrieved The brain has different types of memories, and certain brain regions are specialized for this task. Ebbinghaus Curves Other experiments destroy parts of the cortex and correlate this with recall. Types of memory TODO see Kendal67-1 figure. Sensory memory iconic memory (remembering images) 150-500 milliseconds Echoic memory (recognizing some sounds) usually retained for 1 to 2 seconds. This memory is filtered by consciousness/attention to be passed to short term working memory. The register capacity of this memory is considered to be quite large. Short-term memory it has an explicit storage of about 7 +- 2 items (so very small). Depending on attention level, it is retained for 2 to 18 seconds. It seems the representation here is often vocal. ...

7 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Cluster Management Policies

Introduction to cluster management How can we allocate the resources in a cluster in an efficient manner? How can we allocate resources fairly? Two step allocations 🟨++ There are two main kinds of allocation: first you need to allocate resources to a process, then allocate the process physically in the cluster. Private and public cluster management 🟥++ Cluster management could be private or public. Private means every app is managing their own sub-cluster: each app receives a private, static set of resources. Here it is easier to manage hardware for various needs. Public means there is a big cluster, like standard third party ...

4 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Notazione Asintotica

Introduzione alla notazione asintotica Cercare di definire il tempo impiegato da una funzione per essere eseguita in termini di DIMENSIONE dell’input. **(il numero di bit a livello basso basso) Ma abbiamo il problema di misura, in quanto dobbiamo considerare delle variabili che siano indipendenti rispetto alla macchina. Caratteristiche della notazione Vogliamo considerare una notazione asintotica (che guarda quanto fa il comportamento verso l’infinito) ### Accesso di memoria Ogni operazione in un processore moderno ha in generale un numero di accessi in memoria constante (solitamente abbiamo sempre un numero fissato di operandi possibile, questo significa che se un certo algoritmo ha una certa complessità, resta di questa complessità anche tenendo in considerazione le operazioni di accesso di memoria). Questo discorso non tiene più se teniamo in considerazione numeri a precisione infinita, che possono avere un numero arbitrario di accessi in memoria per poter essere computato. ...

4 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

The Perceptron Model

The perceptron is a fundamental binary linear classifier introduced by (Rosenblatt 1958). It maps an input vector $\mathbf{x} \in \mathbb{R}^n$ to an output $y \in \{0,1\}$ using a weighted sum followed by a threshold function. The Mathematical Definition Given an input vector $\mathbf{x} = (x_1, x_2, \dots, x_n)$ and a weight vector $\mathbf{w} = (w_1, w_2, \dots, w_n)$, the perceptron computes: $$ z = \mathbf{w}^\top \mathbf{x} + b = \sum_{i=1}^{n} w_i x_i + b $$where $b$ is the bias term. The output is determined by the Heaviside step function: ...

3 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Massive Parallel Processing

We have a group of mappers that work on dividing the keys for some reducers that actually work on that same group of data. The bottleneck is the assigning part: when mappers finish and need to handle the data to the reducers. Introduction Common input formats 🟨 You need to know well what Shards Textual input binary, parquet and similars CSV and similars Sharding 🟩 It is a common practice to divide a big dataset into chunks (or shards), smaller parts which recomposed give the original dataset. For example, in Cloud Storage settings we often divide big files into chunks, while in Distributed file systems the system automatically divides big files into native files of maximum 10 GB size. ...

14 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Neural mechanisms

The synaptic connections that define such circuits are typically made in a dense tangle of dendrites, axons terminals, and glial cell processes that together constitute what is called neuropil. Knee-Jerk Response The knee-jerk reflex (also known as the patellar reflex) is a classic example of a mono-synaptic reflex arc, which involves a direct connection between sensory and motor neurons, as well as inhibitory circuits to regulate movement. ...

11 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Circuiti Sequenziali

7.1 Introduzione 7.1.1 Perché usarli Sono utili per mantenere delle informazioni nel tempo 7.1.2 Caratteristiche Hanno feedback cioè ci sono degli output che tornano dentro al circuito, quindi è molto difficile senza sapere niente cosa succede dentro Questo circuito non è combinatorio, che è formalizzabile in modo deterministico con l’lgebra booleana. 7.1.3 Il Bit di memoria Questo bit ha due input, un load e un input, se il load è attivo comincia a storare, altrimenti l’output è sempre il bit che ha memoriazzato. ...

4 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Active Learning

Active Learning concerns methods to decide how to sample the most useful information in a specific domain; how can you select the best sample for an unknown model? Gathering data is very costly, we would like to create some principled manner to choose the best data point to humanly label in order to have the best model. In this setting, we are interested in the concept of usefulness of information. One of our main goals is to reduce uncertainty, thus, Entropy-based (mutual information) methods are often used. For example, we can use active learning to choose what samples needs to be labelled in order to have highest accuracy on the trained model, when labelling is costly. ...

13 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Estensioni di Turing e altre macchine

Sono variazioni possibili equivalenti: • Nastri addizionali • Testine addizionali • Nastri infiniti su entrambi i lati • Non-determinismo • Scelta probabilistica • Scelta quantistica Si può dire che la definizione di TM è stata robusta nella storia perché tantissimi formalismi che intuitivamente sembrano essere molto diversi rispetto alla TM alla fine possono essere dimostrate essere equivalenti. Turing con nastri addizionali Questo è presente in modo abbastanza facile sul Sipser. ...

6 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang

Introduzione SO

Scopi del sistema operativo 🟩 Un sistema operativo è una astrazione sul HW che permette di Gestire l’esecuzione di più programmi assieme (concorrenza), tramite virtualizzazione CPU e Memoria Gestire le risorse (Quindi I/O, RAM, Memoria, Networking) Fornisce una interfaccia di programmazione (API) molto più generale e potente, in grado di astrarre da dettagli di livello basso, vicini all’Hardware (come device drivers). Quindi in breve il SO è n programma che crea un ambiente civile per i programmi in cui interagire, e facilita molto il lavoro al programmatore per la sua interfaccia nuova. (si potrebbe dire che sia una macchina virtuale con un suo linguaggio (che è l’API) se seguiamo la terminologia di Macchine Astratte) ...

4 min · Xuanqiang 'Angelo' Huang