【24h】

CMOL CrossNets as Pattern Classifiers

机译:CMOL Crossnets作为图案分类器

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摘要

This presentation has two goals: (ⅰ) to review the recently suggested concept of bio-inspired CrossNet architectures for future hybrid CMOL VLSI circuits and (ⅱ) to present new results concerning the prospects and problems of using these neuromorphic networks as classifiers of very large patterns, in particular of high-resolution optical images. We show that the unparalleled density and speed of CMOL circuits may enable to perform such important and challenging tasks as, for example, online recognition of a face in a high-resolution image of a large crowd.
机译:本演示文稿有两个目标:(Ⅰ)审查未来混合CMOL VLSI电路的最近建议的生物启发性交架构的概念,并提出了关于使用这些神经网络的前景和问题作为非常大的分类器的新结果图案,特别是高分辨率光学图像。我们表明,CMOL电路的无与伦比的密度和速度可以使得能够执行如此重要和具有挑战性的任务,例如,在大人物的高分辨率图像中的面部在线识别。

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