跳到正文
原文
arXiv · Neural and Evolutionary Computing· Guren Matsumura, Masato Takemoto, Shinzo Koyama
· 1 天前

MulClip:一种用于微控制器上储备池计算、具有单调与折叠两种区间的无表格激活函数

MulClip: A table-free activation function with monotonic and folding regimes for reservoir computing on microcontrollers

预印本 · 尚未经过同行评审

AI 导读

MulClip 激活函数在 Cortex-M4 上状态更新时间仅为 tanh 的 0.34 倍,8 位奇偶校验准确率从 0.76-0.78 升至 0.97-0.98。

摘要 · AI 翻译

本信提出 MulClip,一种用于微控制器(MCU)上储备池计算(RC)的轻量级激活函数。在环形储备池这一具有代表性的稀疏 RC 拓扑中,乘累加运算很少,而在 Cortex-M4 上评估 tanh 占状态更新时间的 75%。MulClip 仅使用比较、绝对值、乘法和减法就为响应引入曲率,并且将其裁剪阈值不设在极值处,而设在响应经过极值后回到零的点。因此,单个函数同时具有单调区间和非单调折叠区间,从而提高了单个单元的表达能力。使用哪个区间由通常的超参数搜索决定,例如对输入尺度进行搜索,因此无需针对任务调整阈值。在硬件上测得的状态更新时间为 tanh 的 0.34 倍,且短于所评估的 11 种 tanh 近似中的任何一种。在基于 PC 的评估中,三阶 MulClip 在 NARMA-20 上取得的 NMSE 比 tanh 低 22%,其中预激活值保持在单调区间;在 8 位奇偶校验任务上,它将无折叠的单调裁剪变体的准确率从 0.76-0.78 提高到 0.97-0.98。对于这两个任务,设备端推理得到的值与 PC 上几乎相同。

中文由 AI 翻译,仅供参考,以原文为准。

来源:arXiv · Neural and Evolutionary Computing · arxiv.org

相关事件