Feed-Forward Neural Networks - Jouke Annema

Feed-Forward Neural Networks (eBook)

Vector Decomposition Analysis, Modelling and Analog Implementation

Jouke Annema (Autor)

eBook Download: PDF

2012
Springer US (Verlag)
978-1-4615-2337-6 (ISBN)

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.

Erscheint lt. Verlag	6.12.2012
Sprache	englisch
Themenwelt	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie
	Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik
ISBN-10	1-4615-2337-0 / 1461523370
ISBN-13	978-1-4615-2337-6 / 9781461523376

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