超维度计算在边缘智能中的终身应用

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设计和部署了首个适用于有限监督的 IoT 应用的设备上终身学习系统 LifeHD，基于 Hyperdimensional Computing (HDC) 的轻量级学习模式，在离线边缘平台上实现，通过智能存储和管理高维、低精度矢量来提高非监督聚类准确性和能源效率。

本文介绍了利用低功耗嵌入式硬件的超高维可重构分析系统HyDRATE，通过无MAC深度神经网络和超维计算加速器在边缘执行实时重新配置。系统展示了基于逻辑的分类器的性能随超维数增加而提高的情况，并讨论了硬件加速器和系统延迟、功耗噪声稳健性等方面。通过视频活动分类任务的实际与模拟系统性能比较，展示了在相同数据集上的重新配置。该系统实现了边缘学习新课程，通过重新训练前馈超高维分类器实现重构性。