Deep Learning Classifiers with Memristive Networks : Theory and Applications
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2019
Serie: Libro 10 di 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies
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- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book introduces readers to the fundamentals of deep neural network architectures, with a special emphasis on memristor circuits and systems. At first, the book offers an overview of neuro-memristive systems, including memristor devices, models, and theory, as well as an introduction to deep learning neural networks such as multi-layer networks, convolution neural networks, hierarchical temporal memory, and long short term memories, and deep neuro-fuzzy networks. It then focuses on the design of these neural networks using memristor crossbar architectures in detail. The book integrates the theory with various applications of neuro-memristive circuits and systems. It provides an introductory tutorial on a range of issues in the design, evaluation techniques, and implementations of different deep neural network architectures with memristors.
Codice articolo 9783030145224
- Titolo
- Deep Learning Classifiers with Memristive Networks : Theory and Applications
- Autore
- Alex Pappachen James
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2019
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030145220
- ISBN 13
- 9783030145224
- Peso dell'articolo
- 512 grammi
- Dimensioni
- 241x160x18 mm
- Serie
- Libro 10 di 14: Modeling and Optimization in Science and Technologies
This book introduces readers to the fundamentals of deep neural network architectures, with a special emphasis on memristor circuits and systems. At first, the book offers an overview of neuro-memristive systems, including memristor devices, models, and theory, as well as an introduction to deep learning neural networks such as multi-layer networks, convolution neural networks, hierarchical temporal memory, and long short term memories, and deep neuro-fuzzy networks. It then focuses on the design of these neural networks using memristor crossbar architectures in detail. The book integrates the theory with various applications of neuro-memristive circuits and systems. It provides an introductory tutorial on a range of issues in the design, evaluation techniques, and implementations of different deep neural network architectures with memristors.
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