典型文献
基于分组量化的高效超维计算分类方法
文献摘要：
针对当前超维计算(hyperdimensional computing,HD)中大多数方法计算量大、 效率低的问题,提出了一种基于分组量化的高效超维计算分类方法,在保证准确性的情况下提高HD模型的计算效率.该方法首先使用点积操作替代余弦相似度运算来降低HD计算推理阶段的计算量;其次,考虑到查询超向量的相似度计算随着类数的增加而增加,设计了一个分组查询方案,通过检查类的子集来减少相似度计算;最后,使用双值2次幂的量化方式来消除推理阶段的乘法运算,进一步提高计算速度.实验结果表明,与其他HD计算模型相比,所提方法性能优良,在相同的精度水平下,明显降低了能耗和执行时间.
文献关键词：
类脑计算;超维计算;分组量化;计算效率
中图分类号：
作者姓名：
姚晓芳;田波
作者机构：
铜仁学院大数据学院计算机科学系, 贵州铜仁 554300
文献出处：
引用格式：
[1]姚晓芳;田波-.基于分组量化的高效超维计算分类方法)[J].西南大学学报（自然科学版）,2022(09):197-204
A类：
分组量化,超维计算,hyperdimensional,分组查询
B类：
分类方法,computing,HD,计算量,计算效率,余弦相似度,算来,来降,相似度计算,子集,乘法运算,计算速度,性能优良,执行时间,类脑计算
AB值：
0.237201
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