I detta dokument presenterar vi genomförandet av två typer av Bayesian inference problem för att visa potentialen av att bygga probabilistiska algoritmer i hårdvara med hjälp av en enda uppsättning av byggstenar med förmågan att utföra dessa beräkningar i realtid. Det första genomförandet, kallat BEAST (Bayersian Estimation and Stochastic Tracker), visar på ett enkelt problem där en observatör använder en underliggande Hidden Markov Model (HMM) för att spåra ett mål i en dimension. I detta genomförande gör sensorer bullriga observationer av målpositionen vid diskreta tidssteg. Spåraren lär sig övergångsmodellen för målrörelse, och observationsmodellen för de bullriga sensorerna, och använder dessa för att uppskatta målpositionen genom att lösa Bayesian rekursiv ekvation online. Vi visar systemets spårningsprestanda och visar hur det kan lära sig observationsmodellen, övergångsmodellen och den externa diskursörens (buller) sannolikhet att störa observationerna. I det andra genomförandet, som kallas Bayesian Inference in DAG (BIND), visar vi hur slutsatsen kan göras i en riktad Acyklisk Graph (DAG) med hjälp av stokastiska kretsar. Vi visar hur dessa byggstenar enkelt kan implementeras med hjälp av enkla digitala logiska grindar. En fördel med det stokastiska elektroniska genomförandet är att det är robust för vissa typer av buller, som kan bli en fråga inom integrerad krets (IC) teknik med funktionsstorlekar i storleksordningen tiotals nanometer på grund av deras låga bullermarginal, effekten av högenergi kosmiska strålar och låg matningsspänning. I vårt ramverk skulle inte vridningen av slumpmässiga enskilda bitar påverka systemets prestanda eftersom information kodas i lite ström.
Till exempel Thakur et al. REF använde stokastisk elektronik för att bearbeta dolda Markov-modeller och Bayesianska nätverk.
Bayesian Estimation and Inference Using Stochastic Electronics
{'venue': 'Front. Neurosci.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}