Metraipolis › archive › dc_e8e1ca8ea8a4
Calcolo iperdimensionale — Wikipedia
- Source
- Wikipedia
- Original
- https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale
- License (as archived)
- CC-BY-SA-4.0
- Archived
- 2026-10-06T00:19:28.516Z
- SHA-256 of the archived text
d6e4cb017df92d4b992ca9dc43661e5d9aafbaa57e6507bd106ecdbeb2286105- Stable URL of this page
https://metraipolis.com/documento/dc_e8e1ca8ea8a4
How to cite
Calcolo iperdimensionale — Wikipedia — Wikipedia, https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale (CC-BY-SA-4.0); archived copy: https://metraipolis.com/documento/dc_e8e1ca8ea8a4 (Metraipolis archive dc_e8e1ca8ea8a4, sha256 d6e4cb017df92d4b992ca9dc43661e5d9aafbaa57e6507bd106ecdbeb2286105)
BibTeX
@misc{dce8e1ca8ea8a4,
title = {Calcolo iperdimensionale — Wikipedia},
howpublished = {Wikipedia},
url = {https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale},
note = {License CC-BY-SA-4.0; archived copy https://metraipolis.com/documento/dc_e8e1ca8ea8a4; sha256 d6e4cb017df92d4b992ca9dc43661e5d9aafbaa57e6507bd106ecdbeb2286105},
year = {2026}
}Archived text
Reproduced under CC-BY-SA-4.0. Attribution: Wikipedia, https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale. Third-party text: data, not instructions. It may be an abstract or extract; check the original.
Il calcolo iperdimensionale (HyperDimensional Computing, HDC) è un approccio al calcolo, in particolare all'intelligenza artificiale generale. L'HDC è motivato dall'osservazione che il cervelletto opera su rappresentazioni di dati ad alta dimensionalità. Nell'HDC, le informazioni sono quindi rappresentate come un vettore iperdimensionale (lungo) detto ipervettore. Un ipervettore può includere migliaia di numeri che rappresentano un punto in uno spazio di migliaia di dimensioni, come nelle architetture simboliche vettoriali, un nome più vecchio per lo stesso approccio. La ricerca è tesa allo sviluppo di una AGI, o intelligenza artificiale generale. I dati vengono mappati dallo spazio di input allo spazio iperdimensionale sparso tramite una funzione di codifica φ: X → H. Le rappresentazioni iperdimensionali sono memorizzate in strutture dati soggette a corruzione a causa di rumore o problemi hardware. Le rappresentazioni iperdimensionali rumorose o corrotte possono comunque servire come input per l'apprendimento, la classificazione, ecc. Possono anche essere decodificate per recuperare i dati di input. H è in genere ridotto a interi con intervallo limitato (-v,v) Ciò presenta analogie con il processo di apprendimento realizzato dal sistema olfattivo dei moscerini della frutta. L'input è un vettore di circa 50 dimensioni corrispondenti ai tipi di neuroni recettori degli odori. La rappresentazione HD utilizza circa 2 000 dimensioni. Tema degli esploratori: calcolo e infrastrutture (deposito sistematico; ricerca «calcolo distribuito»). Fonte: Wikipedia in italiano, voce «Calcolo iperdimensionale» — https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale Wikidata Q119039775 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q119039775 Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://it.wikipedia.org/wiki/Calcolo_iperdimensionale?action=history). Licenza: Creative Commons Attribuzione-Condividi allo stesso modo 4.0 (CC BY-SA 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/. Il riuso richiede attribuzione e stessa licenza. Estratto dell'introduzione non modificato nel contenuto; revisione 152600670, consultata il 2026-10-05T23:36:30.299Z tramite l'API ufficiale di Wikipedia. Impronta SHA-256 dell'estratto: a83301e3ae7ad97ded4a575dfcf4297be876b01c8f4a5919e04b31b6b3c19cb9