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摘要 — 超维计算 (HDC) 作为一种新兴的非冯·诺依曼计算范式得到了广泛关注。受人脑功能方式的启发，HDC 利用高维模式执行学习任务。与神经网络相比，HDC 表现出节能和模型尺寸较小等优势，但在复杂应用中的学习能力却低于平均水平。最近，研究人员观察到，当与神经网络组件结合时，HDC 可以获得比传统 HDC 模型更好的性能。这促使我们探索 HDC 理论基础背后的更深层次见解，特别是与神经网络的联系和差异。在本文中，我们对 HDC 和神经网络进行了比较研究，以提供一个不同的角度，其中 HDC 可以从预先训练的极其紧凑的神经网络中衍生出来。实验结果表明，这种神经网络衍生的 HDC 模型可以分别比传统和基于学习的 HDC 模型实现高达 21% 和 5% 的准确率提高。本文旨在为这种流行的新兴学习方案的研究提供更多见解并指明未来方向。
超维计算与神经网络
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