論文の概要: Efficient Hyperdimensional Computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10902v1
• Date: Thu, 26 Jan 2023 02:22:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-27 14:39:52.124527
• Title: Efficient Hyperdimensional Computing
• Title（参考訳）: 効率的な超次元計算
• Authors: Zhanglu Yan, Shida Wang, Kaiwen Tang, Weng-Fai Wong
• Abstract要約: また, 従来のHDCモデルと比較すると, 従来よりもはるかに低次元で, ほぼ同様の, あるいは高い検出精度が得られることを示す。 画像分類では,MNISTデータセットの次元がわずか32のHDC精度96.88%を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2282485136792065
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hyperdimensional computing (HDC) uses binary vectors of high dimensions to perform classification. Due to its simplicity and massive parallelism, HDC can be highly energy-efficient and well-suited for resource-constrained platforms. However, in trading off orthogonality with efficiency, hypervectors may use tens of thousands of dimensions. In this paper, we will examine the necessity for such high dimensions. In particular, we give a detailed theoretical analysis of the relationship among dimensions of hypervectors, accuracy, and orthogonality. The main conclusion of this study is that a much lower dimension, typically less than 100, can also achieve similar or even higher detecting accuracy compared with other state-of-the-art HDC models. Based on this insight, we propose a suite of novel techniques to build HDC models that use binary hypervectors of dimensions that are orders of magnitude smaller than those found in the state-of-the-art HDC models, yet yield equivalent or even improved accuracy and efficiency. For image classification, we achieved an HDC accuracy of 96.88\% with a dimension of only 32 on the MNIST dataset. We further explore our methods on more complex datasets like CIFAR-10 and show the limits of HDC computing.
• Abstract（参考訳）: 超次元計算(HDC)は高次元の2進ベクトルを用いて分類を行う。 その単純さと膨大な並列性のため、HDCはエネルギー効率が高く、資源制約のあるプラットフォームに適している。 しかし、直交性を効率と引き換えに、超ベクトルは数万次元を使用することがある。 本稿では,このような高次元の必要性について検討する。 特に、超ベクトルの次元、精度、直交性の間の関係を詳細に理論的に解析する。 本研究の主な結論は、通常100未満の非常に低い次元でも、他の最先端HDCモデルと比較して、類似またはより高い検出精度が得られることである。 そこで本研究では,従来のHDCモデルよりも桁違いに小さい次元の2次超ベクトルを用いたHDCモデルを構築する手法を提案する。 画像分類では,MNISTデータセットの次元がわずか32のHDC精度96.88\%を達成した。 我々はさらに、CIFAR-10のようなより複雑なデータセットの手法を探求し、HDCコンピューティングの限界を示す。

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