超维度计算承诺了一个全新的世界，在这个世界中，计算高效而稳健，机器决策完全透明。
这可以打破我们与自动驾驶汽车和其他机器人之间的僵局,这也将促使更像人类AI模型的出现。 解决方案 马里兰州团队提出了一种理论方法——超维计算,一种超线程的替代方式,基于布尔值和数字计算,可以取代当前用于处理感官信息的深度学习方法。 根据团队成员之一也是论文作者的博士生Anton Mitrokhin的说法,这很重要,因为要让...
BAIR的研究人员们在多种不同的地形上元训练了这个步行机器人,然后他们测试了这个智能体在线适应新任务(在运行的时候)的学习的能力,包括少了一条腿走直线任务、从未见过的湿滑地形和斜坡、位姿估计中带有校正错误或误差,以及首次让它牵引载荷。在硬件实验中,BAIR的研究人员们把他们的方法和两个方法做了比较,1,标准的...
类脑计算已成为一个新兴领域,越来越多的工作专注于开发算法,使机器学习在功能层面更接近人脑。 作为有前途的方向之一,超维计算(HDC)的核心思想是用全息和高维表示作为我们大脑中的神经活动。这种表示是 HDC 的效率和稳健性的基本推动者。然而,现有的基于 HDC 的算法受到编码器内的限制。在某种程度上,它们都依赖于...
人工智能、机器学习、超维计算、向量符号架构、分布式表示、数据结构、全息简化表示、张量积表示、加法项的矩阵绑定、二进制空间码、乘-加-置换、稀疏二进制分布式表示、稀疏块码、模块复合表示、全息简化表示的几何模拟 HDC/VSA可以克服SRs和LRs关于缺乏语义基础的问题(即,缺乏对象的直接相似性;参见第节2.1.1).HDC/VS...
关键词: 超维计算, 分类识别, 分布式表示, 机器学习, 研究进展 Abstract: Hyperdimensional computing (HDC) is an emerging brain-inspired cognitive model. It uses high-dimensional random holographic distributed representations of different entities as processing objects and has many advantages such as low...
马里兰大学的一组科学家最近提出了一个超维计算理论,可以给机器人记忆和反应。这可以打破我们似乎与自动驾驶汽车和其他现实世界机器人的僵局,并导致更像人类的AI模型。通过该方法,超维计算基于超线程的替代计算基于布尔值和数字,可以取代当前用于处理感官信息的深度学习方法。因为有一个处理瓶颈可以保持AI不像人类一样...
均为非二元编码的超维向量'每 精确'在此基础上的加减运算也 位相元对素更上加包合理$)类似于机器学习算法中学习率的作用'通过)可以控 制每次对类别超维向量进行调节的量'进一步加快训练准 合选取每次迭代中)的值$ 由图<%和图<<可以看出'对于方法<和方法$中)的 取值'文献 均(!&) 采用阶梯式方法'即将浮点...
本发明涉及联邦学习,尤其涉及基于超维计算的通信高效且鲁棒的联邦学习方法及系统。 背景技术: 1、近年来,移动设备的传感和计算能力得到显著发展,传统的基于云的机器学习方法要求数据集中在云服务器或数据中心。然而,这种方法存在延迟明显和通信效率低下等一系列问题。为此人们提出了移动边缘计算,以使智能计算更接近产生数...
超维计算概念、应用及研究进展