In-sensor classification with boosted race trees
In-sensor classification with boosted race trees
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具有增强竞赛树的传感器内分类
DOI：
10.1145/3460223
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发表时间：
2021
影响因子：
22.7
通讯作者：
Sherwood, Timothy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tzimpragos, Georgios;Madhavan, Advait;Vasudevan, Dilip;Strukov, Dmitri;Sherwood, Timothy
当需要极低的能量处理时，数据表示的选择会产生巨大的差异。每个表示（例如，频域、残差编码和对数标度）体现了基于在该域中容易或难以执行的代数运算的不同折衷集合。我们展示了一种新形式的编码，种族逻辑，其中信息表示为信号到达的延迟的潜力。在这种编码下，信号延迟相互作用和相互干扰的方式定义了系统的操作。对相对延迟的观察（例如，信号之间竞争的结果）定义了计算的输出。有趣的是，完全标准的硬件逻辑元件可以重新用于这一目的，由此产生的嵌入式系统具有非常节能的潜力。为了实现这一潜力，在一个实际的设计，我们展示了两种不同的方法来创建可编程的基于树的集成分类器在一组扩展的种族逻辑原语;我们探索其操作跨传感器，硬件架构和算法固有的权衡;和我们对传统的最先进的硬件技术所产生的设计进行比较。
When extremely low-energy processing is required, the choice of data representation makes a tremendous difference. Each representation (e.g., frequency domain, residue coded, and log-scale) embodies a different set of tradeoffs based on the algebraic operations that are either easy or hard to perform in that domain. We demonstrate the potential of a novel form of encoding, race logic, in which information is represented as the delay in the arrival of a signal. Under this encoding, the ways in which signal delays interact and interfere with one another define the operation of the system. Observations of the relative delays (for example, the outcome of races between signals) define the output of the computation. Interestingly, completely standard hardware logic elements can be repurposed to this end and the resulting embedded systems have the potential to be extremely energy efficient. To realize this potential in a practical design, we demonstrate two different approaches to the creation of programmable tree-based ensemble classifiers in an extended set of race logic primitives; we explore the trade-offs inherent to their operation across sensor, hardware architecture, and algorithm; and we compare the resulting designs against traditional state-of-the-art hardware techniques.
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通讯作者：
Massoud Pedram
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通讯作者：
T. Sherwood
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发表时间：
2016
期刊：
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作者：
A. Madhavan;T. Sherwood;D. Strukov
通讯作者：
D. Strukov