Feed-Forward Neural Networks : Vector Decomposition Analysis, Modelling and Analog Implementation
Lingua: inglese
Editore: Springer Us Mai 1995, 1995
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Neuware - Feed-Forward Neural Networks: Vector Decomposition Analysis, Modelling and Analog Implementation presents a novel method for the mathematical analysis of neural networks that learn according to the back-propagation algorithm. The book also discusses some other recent alternative algorithms for hardware implemented perception-like neural networks. The method permits a simple analysis of the learning behaviour of neural networks, allowing specifications for their building blocks to be readily obtained. Starting with the derivation of a specification and ending with its hardware implementation, analog hard-wired, feed-forward neural networks with on-chip back-propagation learning are designed in their entirety. On-chip learning is necessary in circumstances where fixed weight configurations cannot be used. It is also useful for the elimination of most mis-matches and parameter tolerances that occur in hard-wired neural network chips. Fully analog neural networks have several advantages over other implementations: low chip area, low power consumption, and high speed operation. Feed-Forward Neural Networks is an excellent source of reference and may be used as a text for advanced courses.…
Codice articolo 9780792395676
- Titolo
- Feed-Forward Neural Networks : Vector Decomposition Analysis, Modelling and Analog Implementation
- Autore
- Jouke Annema
- Editore
- Springer Us Mai 1995
- Anno di pubblicazione
- 1995
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 0792395670
- ISBN 13
- 9780792395676
- Peso dell'articolo
- 553 grammi
- Dimensioni
- 241x160x19 mm
Starting with the derivation of a specification and ending with its hardware implementation, analog hard-wired, feed-forward neural networks with on-chip back-propagation learning are designed in their entirety. On-chip learning is necessary in circumstances where fixed weight configurations cannot be used. It is also useful for the elimination of most mis-matches and parameter tolerances that occur in hard-wired neural network chips.
Fully analog neural networks have several advantages over other implementations: low chip area, low power consumption, and high speed operation.
Feed-Forward Neural Networks is an excellent source of reference and may be used as a text for advanced courses.
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