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基于NAND闪存的非对称编码高效可靠的向量相似性搜索用于多类少样本学ä¹
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了多位温度编码和非对称向量相似性搜索方法，解决了多类少样本学习中内存增强神经网络的容量和能量开销问题。通过优化控制器训练和减少搜索迭代次数，提高了系统的可靠性和准确性。搜索迭代次数最多减少32倍，准确性提升1.58%至6.94%。
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关键要点
- 本研究提出了多位温度编码和非对称向量相似性搜索方法。
- 该方法解决了多类少样本学习中内存增强神经网络的容量和能量开销问题。
- 通过优化控制器训练，减少搜索迭代次数，提高了系统的可靠性和准确性。
- 搜索迭代次数最多减少32倍，准确性提升1.58%至6.94%。
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