SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:ltu-68400"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:ltu-68400" > Classification and ...

Classification and Recall With Binary Hyperdimensional Computing : Tradeoffs in Choice of Density and Mapping Characteristics

Kleyko, Denis, 1990- (författare)
Luleå tekniska universitet,Datavetenskap
Rahimi, Abbas (författare)
University of California at Berkeley, Berkeley
Rachkovskij, Dmitri A. (författare)
International Research and Training, Center for Information Technologies and Systems, Kiev, Ukraine
visa fler...
Osipov, Evgeny (författare)
Luleå tekniska universitet,Datavetenskap
Rabaey, Jan M. (författare)
University of California at Berkeley, Berkeley
visa färre...
 (creator_code:org_t)
IEEE, 2018
2018
Engelska.
Ingår i: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. - : IEEE. - 2162-237X .- 2162-2388. ; 29:12, s. 5880-5898
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Hyperdimensional (HD) computing is a promising paradigm for future intelligent electronic appliances operating at low power. This paper discusses tradeoffs of selecting parameters of binary HD representations when applied to pattern recognition tasks. Particular design choices include density of representations and strategies for mapping data from the original representation. It is demonstrated that for the considered pattern recognition tasks (using synthetic and real-world data) both sparse and dense representations behave nearly identically. This paper also discusses implementation peculiarities which may favor one type of representations over the other. Finally, the capacity of representations of various densities is discussed.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

Dependable Communication and Computation Systems
Kommunikations- och beräkningssystem

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy