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FPGA Implementations of Neural Networks

Kataloginformation Katalogdatensatz500114182 .

Kataloginformation
Feldname	Details
Vorliegende Sprache	eng
Hinweise auf parallele Ausgaben	252868005 Buchausg. u.d.T.: ‡FPGA implementations of neural networks
ISBN	978-0-387-28485-9
Name	Omondi, Amos R.
Name	Rajapakse, Jagath C
Name ANZEIGE DER KETTE	Rajapakse, Jagath C
T I T E L	FPGA Implementations of Neural Networks
Verlagsort	Boston, MA
Verlag	Springer US
Erscheinungsjahr	2006
Erscheinungsjahr	2006
Umfang	Online-Ressource (XII, 360 p, digital)
Reihe	SpringerLink. Bücher
Notiz / Fußnoten	Includes bibliographical references
Titelhinweis	Buchausg. u.d.T.: ‡FPGA implementations of neural networks
ISBN	ISBN 978-0-387-28487-3
Klassifikation	TJFC
	TEC008010
	621.3815
	006.32
	006.3/2
	TK7888.4
	ST 301
	ZN 4950
Kurzbeschreibung	FPGA Neurocomputers -- On the Arithmetic Precision for Implementing Back-Propagation Networks on FPGA: A Case Study -- FPNA: Concepts and Properties -- FPNA: Applications and Implementations -- Back-Propagation Algorithm Achieving 5 Gops on the Virtex-E -- FPGA Implementation of Very Large Associative Memories -- FPGA Implementations of Neocognitrons -- Self Organizing Feature Map for Color Quantization on FPGA -- Implementation of Self-Organizing Feature Maps in Reconfigurable Hardware -- FPGA Implementation of a Fully and Partially Connected MLP -- FPGA Implementation of Non-Linear Predictors -- The REMAP Reconfigurable Architecture: A Retrospective.
2. Kurzbeschreibung	During the 1980s and early 1990s there was signi?cant work in the design and implementation of hardware neurocomputers. Nevertheless, most of these efforts may be judged to have been unsuccessful: at no time have have ha- ware neurocomputers been in wide use. This lack of success may be largely attributed to the fact that earlier work was almost entirely aimed at developing custom neurocomputers, based on ASIC technology, but for such niche - eas this technology was never suf?ciently developed or competitive enough to justify large-scale adoption. On the other hand, gate-arrays of the period m- tioned were never large enough nor fast enough for serious arti?cial-neur- network (ANN) applications. But technology has now improved: the capacity and performance of current FPGAs are such that they present a much more realistic alternative. Consequently neurocomputers based on FPGAs are now a much more practical proposition than they have been in the past. This book summarizes some work towards this goal and consists of 12 papers that were selected, after review, from a number of submissions. The book is nominally divided into three parts: Chapters 1 through 4 deal with foundational issues; Chapters 5 through 11 deal with a variety of implementations; and Chapter 12 looks at the lessons learned from a large-scale project and also reconsiders design issues in light of current and future technology.
1. Schlagwortkette	Neuronales Netz
1. Schlagwortkette	Field programmable gate array
ANZEIGE DER KETTE	Neuronales Netz -- Field programmable gate array
2. Schlagwortkette	Field programmable gate array
2. Schlagwortkette	Neuronales Netz
ANZEIGE DER KETTE	Field programmable gate array -- Neuronales Netz
SWB-Titel-Idn	264335074
Signatur	Springer E-Book
Bemerkungen	Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse	$uhttp://dx.doi.org/10.1007/0-387-28487-7
Internetseite / Link	Volltext
Siehe auch	Volltext
Siehe auch	Kapitel
Siehe auch	Inhaltstext
Siehe auch	Cover

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