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摘要 — 超维计算 (HDC) 正在迅速成为传统深度学习算法的有吸引力的替代方案。尽管深度神经网络 (DNN) 在许多领域取得了巨大的成功，但它们在训练期间所需的计算能力和存储空间使得将它们部署在边缘设备中非常具有挑战性，甚至不可行。这反过来不可避免地需要将数据从边缘传输到云端，这在可用性、可扩展性、安全性和隐私方面引发了严重的担忧。此外，边缘设备通常从传感器接收的数据本质上是有噪声的。然而，DNN 算法对噪声非常敏感，这使得以高精度完成所需的学习任务变得非常困难。在本文中，我们旨在全面概述 HDC 的最新进展。HDC 旨在通过使用更接近人脑的策略来实现实时性能和稳健性。事实上，HDC 的动机是人类大脑在高维数据表示上运行的观察。在 HDC 中，对象被编码为具有数千个元素的高维向量。在本文中，我们将讨论 HDC 算法对噪声的良好鲁棒性以及从少量数据中学习的能力。此外，我们将介绍 HDC 与冯·诺依曼架构之外的出色协同作用，以及 HDC 如何通过其所需的超轻量级实现为边缘高效学习打开大门，这与传统 DNN 不同。索引术语 — 超维计算、嵌入式系统、节能计算、对抗性攻击、电压调节、内存计算、安全、图形、机器人、计算机视觉
受大脑启发的超维计算，实现超高效的边缘 AI
主要关键词
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