Deep Learning Classifiers with Memristive Networks

Langue : anglais

Edité par Springer, Springer International Publishing Apr 2019, 2019

3030145220 / 9783030145224

Série : Livre 10 sur 14 - Modeling and Optimization in Science and Technologies

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 228 pp. Englisch.

N° de réf. du vendeur 9783030145224

Titre
Deep Learning Classifiers with Memristive Networks
Auteur
Alex Pappachen James
Éditeur
Springer, Springer International Publishing Apr 2019
Année de publication
2019
État de l'article
Neu
Reliure
Buch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3030145220
ISBN à 13 chiffres
9783030145224
Poids de l'article
512 grammes
Dimensions
241x160x18 mm
Série
Livre 10 sur 14: Modeling and Optimization in Science and Technologies

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Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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