RECONFIGURABLE, HYPERDIMENSIONAL, NEURAL NETWORK ARCHITECTURE

Method and apparatus for processing data using a reconfigurable, hyperdimensional neural network architecture comprising a feature extractor and a classifier. The feature extractor comprises a neural network for encoding input information into hyperdimensional (HD) vectors and extracting at least one particular HD vector representing at least one feature within the input information, wherein the neural network comprises no more than one multiply and accumulate operator. The classifier is coupled to the feature extractor for classifying the at least one particular HD vector to produce an indicium of classification for the at least one particular HD vector and wherein the classifier does not comprise any multiply and accumulate operators. L'invention concerne un procédé et un appareil de traitement de données faisant intervenir une architecture de réseau neuronal hyperdimensionnelle reconfigurable comprenant un extracteur de caractéristiques et un classificateur. L'extracteur de caractéristiques comprend un réseau neuronal destiné à coder des informations d'entrée en vecteurs hyperdimensionnels (HD) et à extraire au moins un vecteur HD particulier représentant au moins une caractéristique dans les informations d'entrée, le réseau neuronal ne comprenant pas plus d'un opérateur de multiplication et d'accumulation. Le classificateur est couplé à l'extracteur de caractéristiques pour classifier ledit au moins un vecteur HD particulier en vue de produire un indice de classification pour ledit au moins un vecteur HD particulier et le classificateur ne comprenant pas d'opérateurs de multiplication et d'accumulation.