通常,HDC 编码器会将原始低维空间的输入编码为具有数千维的极高维向量(即 HDC 中的超向量)。以超向量为中心,HDC 还能够通过一组为超向量设计的 HDC 操作来描述对象的位置、它们的关系以及多个单独概念的结构化组合(更多详细信息请参见第 2 节)。 作为HDC 的基本构建块,超向量拥有几个独特的属性,这些属性对于...
这是一种被称为超维度计算（hyperdimensional computing）的彻底不同的计算方法的起点。关键在于，每个信息...
他们的系统有两个关键组成部分:HDC编码器和关联存储器。 Sebastian和Rahimi说:“我们的系统通过忆阻器件上的逻辑和点积运算在内存中执行核心计算。” “由于HDC固有的鲁棒性,有可能近似于与HDC相关的数学运算,使其适合于硬件实现,并在不影响精度的情况下使用模拟内存计算。” 过去开发的大多数内存HDC体系结构仅适用于...
为了对神经活动模式进行建模,HDC系统使用丰富的代数,该代数定义了一组规则来构建,绑定和捆绑不同的超向量。超向量是具有独立且分布相同的分量的全息10,000维(伪)随机向量。通过使用这些超向量,HDC可以创建功能强大的计算系统,该系统可用于完成复杂的认知任务,例如对象检测,语言识别,语音和视频分类,时间序列分析,文本分...
这两个部分的综合调查致力于一个计算框架,最常见的名称是超维计算和向量符号架构(HDC/VSA)。这两个名称都指的是一系列计算模型,这些模型使用高维分布式表示,并依靠其关键操作的代数属性来结合结构化符号表示和矢量分布式表示的优点。HDC/VSA家族中值得注意的模型是张量积表示、全息简化表示、乘加置换、二进制喷溅码和...
HDC is a promising method in many fields, such as target recognition, signal processing, multi-task learning, information fusion, and smart decision-making. In recent years, HDC has received increasing attention and shown great development potential, which provides researchers with a new choice. ...
Hyperdimensional computing (HDC) is an emerging brain-inspired cognitive model It uses highdimensional random holographic distributed representations of di... 刘文波,姚翼荣,张弓,... - 《Systems Engineering & Electronics》 被引量: 0发表: 2023年 型钢混凝土柱设计方法与施工工艺研究 为探索型钢混凝土柱的...
特别是,超维计算(HDC)在高维空间(即 HDC 中的超空间)中学习和推理时模仿人脑功能,其动机是观察到人脑在高维神经表征上运行。 类似地,在受大脑启发的 HDC 中,基于高维向量的表示被设计来表示不同的原子概念,例如字母、物体、传感器读数和一般特征。
HDC/VSA已经应用于不同领域的各种任务。在本节中,我们将现有的应用程序聚集成几个组:确定性行为(2.1节)、相似性估计(2.2节)和分类(2.3节)。 图1:模拟十字转门的控制逻辑的有限状态自动机的状态图的例子。 2.1HDC/VSA的确定性行为 在本节中,我们考虑HVs的几个使用案例,这些案例旨在产生一些确定性行为。请注意...
[据美国科技探索网站7月1日报道]超维计算(HDC)是一种新兴的计算方法,受到人脑神经活动模式的启发。这种独特的计算类型可以使人工智能系统根据以前遇到的数据或场景保留内存并处理新信息。 过去开发的大多数HDC系统仅在特定任务上表现良好,例如自然语言处理(NLP)或时间序列问题。在《自然电子》上发表的一篇论文中,位于...