HDC

2023年5月9日机构名称:

兴趣表达（EOI）申请表-HDC

re：宣布未悬而未决的声明，请宣布，没有任何诉讼，诉讼，程序，调查或诉讼待定或（开发人员的知识）受到威胁，无论在任何一个情况下还是在汇总中，如果对（开发者）对（开发人员进行不利影响）将对（开发人员）进行重大影响，并对计划的执行或（开发人员的执行或（开发人员）的执行能力，或者（开发人员的执行）（开发人员）的能力（项目。i特此在伪证的刑罚下声明，说明我们真实而正确。真诚的（签名人的名称）（标题）注意：必须将此文档与注册公证人进行公证并密封。

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2022年3月28日机构名称:

EnHDC：受大脑启发的超维计算的集成学习

摘要 — 集成学习是一种经典的学习方法，利用一组弱学习器组成一个强学习器，旨在提高模型的准确性。最近，受大脑启发的超维计算（HDC）成为一种新兴的计算范式，已在人类活动识别、语音识别和生物医学信号分类等各个领域取得成功。HDC 模仿大脑认知，利用具有完全分布式全息表示和（伪）随机性的高维向量（例如 10000 维）。本文首次尝试在 HDC 的背景下探索集成学习，并提出了第一个集成 HDC 模型，称为 EnHDC。EnHDC 使用基于多数投票的机制协同整合多个基础 HDC 分类器的预测结果。为了增强基分类器的多样性，我们改变了基分类器之间的编码机制、维度和数据宽度设置。通过将 EnHDC 应用于广泛的应用，结果表明，EnHDC 的准确率比单个 HDC 分类器平均提高 3.2%。此外，我们还表明，具有较低维度（例如 1000 维）的 EnHDC 可以实现与具有较高维度（例如 10000 维）的基线 HDC 相似甚至更高的准确率。这使得 HDC 模型的存储需求减少了 20%，这是在低功耗计算平台上实现 HDC 的关键。

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