Learning on Silicon : Adaptive VLSI Neural Systems
Langue : anglais
Edité par Springer Us Jun 1999, 1999
- Livre relié
- Neuf
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Neuware - Learning on Silicon combines models of adaptive information processing in the brain with advances in microelectronics technology and circuit design. The premise is to construct integrated systems not only loaded with sufficient computational power to handle demanding signal processing tasks in sensory perception and pattern recognition, but also capable of operating autonomously and robustly in unpredictable environments through mechanisms of adaptation and learning. This edited volume covers the spectrum of Learning on Silicon in five parts: adaptive sensory systems, neuromorphic learning, learning architectures, learning dynamics, and learning systems. The 18 chapters are documented with examples of fabricated systems, experimental results from silicon, and integrated applications ranging from adaptive optics to biomedical instrumentation. As the first comprehensive treatment on the subject, Learning on Silicon serves as a reference for beginners and experienced researchers alike. It provides excellent material for an advanced course, and a source of inspiration for continued research towards building intelligent adaptive machines.…
N° de réf. du vendeur 9780792385554
- Titre
- Learning on Silicon : Adaptive VLSI Neural Systems
- Auteur
- Magdy A Bayoumi
- Éditeur
- Springer Us Jun 1999
- Année de publication
- 1999
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0792385551
- ISBN à 13 chiffres
- 9780792385554
- Poids de l'article
- 828 grammes
- Dimensions
- 241x160x29 mm
This edited volume covers the spectrum of Learning on Silicon in five parts: adaptive sensory systems, neuromorphic learning, learning architectures, learning dynamics, and learning systems. The 18 chapters are documented with examples of fabricated systems, experimental results from silicon, and integrated applications ranging from adaptive optics to biomedical instrumentation.
As the first comprehensive treatment on the subject, Learning on Silicon serves as a reference for beginners and experienced researchers alike. It provides excellent material for an advanced course, and a source of inspiration for continued research towards building intelligent adaptive machines.
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