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Deep Learning Classifiers With Memristive Networks: Theory and Applications - Couverture rigide

Livre 10 sur 14: Modeling and Optimization in Science and Technologies
 
9783030145224: Deep Learning Classifiers With Memristive Networks: Theory and Applications
Couverture rigide
ISBN 10 : 3030145220 ISBN 13 : 9783030145224
Editeur : Springer Nature Switzerland AG, 2019

Synopsis

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.

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À propos de l'auteur

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Éditeur
Springer Nature Switzerland AG
Date d'édition
2019
Langue
anglais
ISBN 10 
3030145220
ISBN 13 
9783030145224
Reliure
Relié
Nombre de pages
226
Éditeur
James Alex Pappachen
Coordonnées du fabricant
GPSR Kontakt
ProductSafety@springernature.com

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Heidelberg
69121
Allemagne