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通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
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