Deep Learning Classifiers with Memristive Networks : Theory and Applications

Langue : anglais

Edité par Springer International Publishing, 2019

3030145220 / 9783030145224

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

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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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.

N° de réf. du vendeur 9783030145224

Titre
Deep Learning Classifiers with Memristive Networks : Theory and Applications
Auteur
Alex Pappachen James
Éditeur
Springer International Publishing
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
460 grammes
Dimensions
241x160x18 mm
Série
Livre 10 sur 14: Modeling and Optimization in Science and Technologies

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