Scalable Closed-Boundary Analog Neural Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In many pattern-classification and recognition problems, separation of different swarms of class representatives is necessary. As well, in function-approximation problems, neurons with a local area of influence have demonstrated measurable success. In our previous work, we have shown how intrinsic quadratic characteristics of traditional metal-oxide-semiconductor (MOS) devices can be used to implement hyperspherical discriminating surfaces in hardware-implemented neurons. In this work, we further extend the concept from quadratic forms to more-arbitrary closed-boundary shapes. Accordingly, we demonstrate how intrinsic characteristics of submicron MOS devices can be utilized to implement efficient pattern discriminators for various applications and, through representative simulations, show their success in some typical function-approximation problems. Further, we offer two mathematical interpretations of possible roles for these networks: Geometrically, we show that our networks employ closed hypercone shapes as their discriminating surfaces; analytically, we show that a set of these synapses connected to a common integrating body calculates the distance between their inputs and weight vectors using a power norm. The feasibility of the idea is practically investigated by design, implementation, and test of a three-dimensional (3-D) closed-boundary pattern classifier, fabricated in 0.35-microm complimentary MOS, whose results are reflected in this work.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle