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radial basis function
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基于RRAM的RBF神经元硬件在MNIST上达到89.1%的准确率
研究人员开发了一种使用金属氧化物阻变存储器(RRAM)技术的新型径向基函数(RBF)神经元硬件实现。该设计基于定制的Template piXeL(TXL)单元,可作为资源受限的边缘设备上基于度量分类和在线适应的高效基板。模拟显示,基于RRAM的RBF分类器在MNIST数据集上实现了89.1%的准确率,且能耗低。
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量子核方法在SAR海上目标分类方面显示出潜力
研究人员正在探索使用量子机器学习方法对合成孔径雷达(SAR)图像中的目标进行分类,特别是用于识别非法捕鱼船只。一项研究发现,量子核方法(QKMs)应用于真实的SAR数据时,其性能可与经典核方法相媲美,尽管它们在处理复杂数据时遇到困难。另一篇论文研究了受量子原理启发的张量网络,用于鲁棒且可扩展的SAR目标分类,并强调了它们对数据投毒的抵抗能力以及在边缘设备的效率。