論文の概要: An Extension to Basis-Hypervectors for Learning from Circular Data in Hyperdimensional Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07920v1
• Date: Mon, 16 May 2022 18:04:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-19 00:40:05.725067
• Title: An Extension to Basis-Hypervectors for Learning from Circular Data in Hyperdimensional Computing
• Title（参考訳）: 超次元計算における循環データから学ぶ基底ハイパーベクトルの拡張
• Authors: Igor Nunes, Mike Heddes, Tony Givargis, Alexandru Nicolau
• Abstract要約: 超次元計算(Hyperdimensional Computing、HDC)は、高次元ランダム空間の性質に基づく計算フレームワークである。 本稿では, 基本超ベクトル集合について検討し, 一般にHDCへの実践的貢献につながっている。 本稿では,HDCを用いた機械学習において,これまでに扱ったことのない重要な情報である円形データから学習する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperdimensional Computing (HDC) is a computation framework based on properties of high-dimensional random spaces. It is particularly useful for machine learning in resource-constrained environments, such as embedded systems and IoT, as it achieves a good balance between accuracy, efficiency and robustness. The mapping of information to the hyperspace, named encoding, is the most important stage in HDC. At its heart are basis-hypervectors, responsible for representing the smallest units of meaningful information. In this work we present a detailed study on basis-hypervector sets, which leads to practical contributions to HDC in general: 1) we propose an improvement for level-hypervectors, used to encode real numbers; 2) we introduce a method to learn from circular data, an important type of information never before addressed in machine learning with HDC. Empirical results indicate that these contributions lead to considerably more accurate models for both classification and regression with circular data.
• Abstract（参考訳）: hyperdimensional computing (hdc) は、高次元ランダム空間の性質に基づく計算フレームワークである。 これは特に、組み込みシステムやIoTなどのリソース制約のある環境での機械学習に役立ち、正確性、効率、堅牢性のバランスが良好である。 エンコーディングと呼ばれるハイパースペースへの情報のマッピングは、HDCにおいて最も重要な段階である。 中心は基本超ベクトルであり、有意義な情報の最小単位を表す責任がある。 本稿では,基本超ベクトル集合に関する詳細な研究を行い,hdc一般への実際的貢献について述べる。 1)実数値を符号化するレベルハイパーベクターの改良を提案する。 2)hdcを用いた機械学習において,これまで扱ったことのない重要な情報である円形データから学習する手法を提案する。 実験の結果、これらの寄与は円データによる分類と回帰の両方において、かなり正確なモデルをもたらすことが示された。

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