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A Walsh-Hadamard Based Linear Vector Symbolic Architecture

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内容提要

本研究提出了一种新颖的哈达玛导出线性绑定（HLB）方法，以提高传统向量符号架构（VSA）在深度学习中的计算效率和效果，展示了其广泛的应用潜力。

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标签

architecture vector 向量符号架构 哈达玛导出 深度学习 线性绑定 计算效率
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