Fugu-MT 論文翻訳(概要): Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing

論文の概要: Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10759v2
Date: Fri, 26 Apr 2024 17:41:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 17:08:44.669514
Title: Laplace-HDC: Understanding the geometry of binary hyperdimensional computing
Title（参考訳）: Laplace-HDC:二元双対超次元計算の幾何学的理解
Authors: Saeid Pourmand, Wyatt D. Whiting, Alireza Aghasi, Nicholas F. Marshall,
Abstract要約: 高次元二進ベクトルを用いてデータを符号化する計算手法である二進超次元計算(HDC)の幾何学について検討する。本稿では,従来の手法を改良した新しい符号化手法Laplace-HDCを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0272430076690027
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies the geometry of binary hyperdimensional computing (HDC), a computational scheme in which data are encoded using high-dimensional binary vectors. We establish a result about the similarity structure induced by the HDC binding operator and show that the Laplace kernel naturally arises in this setting, motivating our new encoding method Laplace-HDC, which improves upon previous methods. We describe how our results indicate limitations of binary HDC in encoding spatial information from images and discuss potential solutions, including using Haar convolutional features and the definition of a translation-equivariant HDC encoding. Several numerical experiments highlighting the improved accuracy of Laplace-HDC in contrast to alternative methods are presented. We also numerically study other aspects of the proposed framework such as robustness and the underlying translation-equivariant encoding.
Abstract（参考訳）: 本稿では,高次元二進ベクトルを用いてデータを符号化する計算手法である二進超次元計算(HDC)の幾何学について検討する。我々はHDC結合演算子によって誘導される類似構造に関する結果を確立し、Laplaceカーネルがこの設定で自然に発生することを示す。本稿では,画像から空間情報を符号化する際の2値HDCの限界について述べるとともに,Haarの畳み込み機能の利用や,変換等価なHDC符号化の定義など,潜在的な解決策について議論する。代替手法とは対照的に,Laplace-HDCの精度向上を示す数値実験を行った。また、ロバストネスや基盤となる翻訳-同変符号化などのフレームワークの他の側面についても数値的に検討する。

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