Dendrite Net with Acceleration Module for Faster Nonlinear Mapping and System Identification

要約

非線形マッピングは、センサー システムや携帯電話などのオンライン システムで不可欠かつ一般的な要求です。
非線形マッピングを高速化すると、オンライン システムが直接高速化されます。
以前、この論文の著者は、既存の非線形マッピング アルゴリズムよりも時間の複雑さが大幅に低いデンドライト ネット (DD) を提案しました。
ただし、DD にはまだ冗長な計算があります。
この論文では、非線形マッピングをさらに加速するための加速モジュール (AC) を備えた DD を紹介します。
DD の非線形写像特性とシステム識別特性を維持しながら、AC を使用した DD の時間計算量が低いかどうかを検証するために、3 つの実験を行います。最初の実験は、単項非線形写像の精度と識別であり、
オンラインシステム。
2 番目の実験は、多入力非線形システムのマッピング精度と同定であり、AC を使用した DD を介してオンライン システムを設計するためのパフォーマンスを反映しています。
最後に、この論文では、DD と DD の時間計算量を AC と比較し、実験を繰り返して理論的な理由を分析します。
結果: AC を使用した DD は、DD の優れたマッピングおよび識別特性を保持し、時間の複雑さが低くなります。
重要性: AC を使用した DD は、センサー システムなどのほとんどのエンジニアリング システムに使用でき、これらのオンライン システムでの計算を高速化します。
AC 付きの DD のコードは、https://github.com/liugang1234567/Gang-neuron で入手できます。

要約(オリジナル)

Nonlinear mapping is an essential and common demand in online systems, such as sensor systems and mobile phones. Accelerating nonlinear mapping will directly speed up online systems. Previously the authors of this paper proposed a Dendrite Net (DD) with enormously lower time complexity than the existing nonlinear mapping algorithms; however, there still are redundant calculations in DD. This paper presents a DD with an acceleration module (AC) to accelerate nonlinear mapping further. We conduct three experiments to verify whether DD with AC has lower time complexity while retaining DD’s nonlinear mapping properties and system identification properties: The first experiment is the precision and identification of unary nonlinear mapping, reflecting the calculation performance using DD with AC for basic functions in online systems. The second experiment is the mapping precision and identification of the multi-input nonlinear system, reflecting the performance for designing online systems via DD with AC. Finally, this paper compares the time complexity of DD and DD with AC and analyzes the theoretical reasons through repeated experiments. Results: DD with AC retains DD’s excellent mapping and identification properties and has lower time complexity. Significance: DD with AC can be used for most engineering systems, such as sensor systems, and will speed up computation in these online systems. The code of DD with AC is available on https://github.com/liugang1234567/Gang-neuron

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