Deep Learning Classifiers with Memristive Networks (eBook)
XIII, 213 Seiten
Springer International Publishing (Verlag)
978-3-030-14524-8 (ISBN)
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.
| Erscheint lt. Verlag | 8.4.2019 |
|---|---|
| Reihe/Serie | Modeling and Optimization in Science and Technologies |
| Zusatzinfo | XIII, 213 p. 124 illus., 102 illus. in color. |
| Sprache | englisch |
| Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
| Mathematik / Informatik ► Informatik ► Grafik / Design | |
| Technik | |
| Schlagworte | Deep Learning Algorithms • Deep Neuro-fuzzy Networks • DNN- based Models for Speech Recognition • Gradient Descent Algorithm • Hierarchical Temporal Memories • Memristive Convolutional Neural Network • Memristive Crossbar Arrays • Memristive Deep Neural Networks • Memristive Edge Computing • Memristive Long Short Term Memory • Memristor Materials • Memristor Models • Memristor Multi-level Memories • Modular Crossbar Array • Neural Network Classifiers • Neuro-memristive Computing |
| ISBN-10 | 3-030-14524-7 / 3030145247 |
| ISBN-13 | 978-3-030-14524-8 / 9783030145248 |
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PDF (Wasserzeichen)Größe: 9,7 MB
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