【24h】

Techniques for high-performance analog neural networks

机译:高性能模拟神经网络的技术

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摘要

Abstract: We consider analog neural network implementations (using VLSI or optical technologies) with limited accuracy and various noise and nonlinearity error sources. Algorithms and techniques to achieve high performance (good recognition P$+$PRM$/$-c$/% and large storage capacity) on such systems are considered. The adaptive clustering neural net (ACNN) and robust Ho-Kashyap (HK-2) associative processor (AP) are the neural networks considered in detail.!2
机译:摘要:我们考虑了模拟神经网络的实现(使用VLSI或光学技术),其准确性有限,并且存在各种噪声和非线性误差源。考虑了在此类系统上实现高性能(良好的识别能力P $ + PRM $ / $-c $ /%和大存储容量)的算法和技术。自适应聚类神经网络(ACNN)和鲁棒Ho-Kashyap(HK-2)关联处理器(AP)是详细考虑的神经网络!2

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