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有人提出，机器学习技术可以从符号表示和推理系统中受益。我们描述了一种方法，其中可以通过使用超维向量和超维计算以自然而直接的方式将两者结合起来。通过使用哈希神经网络来生成图像的二进制向量表示，我们展示了如何构建超维向量，以便从其输出中自然产生向量符号推理。我们设计了超维推理层 (HIL) 来促进这一过程，并评估其与基线哈希网络相比的性能。除此之外，我们还表明，单独的网络输出可以直接在 HIL 中的向量符号级别融合，以提高整体模型的性能和稳健性。此外，据我们所知，这是第一次在真实数据上创建有意义的图像超维表示，同时仍保持超维性。
利用超维计算进行符号表示和学习
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