Zobrazeno 1 - 10
of 25
pro vyhledávání: '"BYBEE, CONNOR"'
Autor:
Kymn, Christopher J., Kleyko, Denis, Frady, E. Paxon, Bybee, Connor, Kanerva, Pentti, Sommer, Friedrich T., Olshausen, Bruno A.
We introduce Residue Hyperdimensional Computing, a computing framework that unifies residue number systems with an algebra defined over random, high-dimensional vectors. We show how residue numbers can be represented as high-dimensional vectors in a
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.04872
Autor:
Kleyko, Denis, Bybee, Connor, Huang, Ping-Chen, Kymn, Christopher J., Olshausen, Bruno A., Frady, E. Paxon, Sommer, Friedrich T.
Publikováno v:
Neural Computation, 2023
We investigate the task of retrieving information from compositional distributed representations formed by Hyperdimensional Computing/Vector Symbolic Architectures and present novel techniques which achieve new information rate bounds. First, we prov
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.16873
Autor:
Bybee, Connor, Kleyko, Denis, Nikonov, Dmitri E., Khosrowshahi, Amir, Olshausen, Bruno A., Sommer, Friedrich T.
A prominent approach to solving combinatorial optimization problems on parallel hardware is Ising machines, i.e., hardware implementations of networks of interacting binary spin variables. Most Ising machines leverage second-order interactions althou
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.03426
An open problem in neuroscience is to explain the functional role of oscillations in neural networks, contributing, for example, to perception, attention, and memory. Cross-frequency coupling (CFC) is associated with information integration across po
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.07163
Spiking Neural Networks (SNNs) have attracted the attention of the deep learning community for use in low-latency, low-power neuromorphic hardware, as well as models for understanding neuroscience. In this paper, we introduce Spiking Phasor Neural Ne
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2204.00507
Autor:
Kleyko, Denis, Bybee, Connor, Kymn, Christopher J., Olshausen, Bruno A., Khosrowshahi, Amir, Nikonov, Dmitri E., Sommer, Friedrich T., Frady, E. Paxon
Publikováno v:
NICE 2022: Neuro-Inspired Computational Elements Conference
In this paper, we present an approach to integer factorization using distributed representations formed with Vector Symbolic Architectures. The approach formulates integer factorization in a manner such that it can be solved using neural networks and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2203.00920
Autor:
Rueckauer, Bodo, Bybee, Connor, Goettsche, Ralf, Singh, Yashwardhan, Mishra, Joyesh, Wild, Andreas
Spiking Neural Networks (SNNs) are a promising paradigm for efficient event-driven processing of spatio-temporally sparse data streams. SNNs have inspired the design and can take advantage of the emerging class of neuromorphic processors like Intel L
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2101.04261
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.