論文の概要: A Brain-Inspired Low-Dimensional Computing Classifier for Inference on Tiny Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04894v1
• Date: Wed, 9 Mar 2022 17:20:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 19:04:26.683807
• Title: A Brain-Inspired Low-Dimensional Computing Classifier for Inference on Tiny Devices
• Title（参考訳）: Tinyデバイス上での推論のための脳誘発低次元計算分類器
• Authors: Shijin Duan, Xiaolin Xu and Shaolei Ren
• Abstract要約: 超次元コンピューティング(HDC)に代わる低次元コンピューティング(LDC)を提案する。 我々は、LCC分類器をニューラルネットワークにマッピングし、原則化されたトレーニングアプローチを用いてモデルを最適化する。 我々のLCC分類器は、既存の脳にインスパイアされたHDCモデルに対して圧倒的な優位性を提供し、特に小さなデバイスでの推論に適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.976792694929063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: By mimicking brain-like cognition and exploiting parallelism, hyperdimensional computing (HDC) classifiers have been emerging as a lightweight framework to achieve efficient on-device inference. Nonetheless, they have two fundamental drawbacks, heuristic training process and ultra-high dimension, which result in sub-optimal inference accuracy and large model sizes beyond the capability of tiny devices with stringent resource constraints. In this paper, we address these fundamental drawbacks and propose a low-dimensional computing (LDC) alternative. Specifically, by mapping our LDC classifier into an equivalent neural network, we optimize our model using a principled training approach. Most importantly, we can improve the inference accuracy while successfully reducing the ultra-high dimension of existing HDC models by orders of magnitude (e.g., 8000 vs. 4/64). We run experiments to evaluate our LDC classifier by considering different datasets for inference on tiny devices, and also implement different models on an FPGA platform for acceleration. The results highlight that our LDC classifier offers an overwhelming advantage over the existing brain-inspired HDC models and is particularly suitable for inference on tiny devices.
• Abstract（参考訳）: 脳のような認識を模倣し、並列性を活用することで、高次元コンピューティング(HDC)分類器は、デバイス上の効率的な推論を実現するための軽量なフレームワークとして登場してきた。 それにもかかわらず、彼らは2つの基本的な欠点、ヒューリスティックトレーニングプロセスと超高次元を持ち、その結果、限られたリソース制約を持つ小さなデバイスの能力を超えた、準最適推論精度と大きなモデルサイズをもたらす。 本稿では,これらの根本的な欠点に対処し,低次元コンピューティング(LDC)代替案を提案する。 具体的には、LCC分類器を等価ニューラルネットワークにマッピングすることで、原則化されたトレーニングアプローチを使用してモデルを最適化する。 最も重要なことは、既存のHDCモデルの超高次元を桁違いに(例えば8000対4/64)削減しながら、推論精度を向上させることができることである。 我々は、小型デバイス上での推論のための異なるデータセットを考慮し、LCC分類器を評価する実験を行い、アクセラレーションのためのFPGAプラットフォーム上で異なるモデルを実装する。 その結果、LCC分類器は、既存の脳にインスパイアされたHDCモデルに対して圧倒的な優位性を示し、特に小型デバイスでの推論に適していることがわかった。

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