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Non-Linear Feedback Neural Networks: VLSI Implementations and Applications

Non-Linear Feedback Neural Networks: VLSI Implementations and Applications
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
ISBN 978-81-322-1562-2
Name Ansari, Mohd. Samar
T I T E L Non-Linear Feedback Neural Networks
Zusatz zum Titel VLSI Implementations and Applications
Verlagsort New Delhi
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2014
2014
Umfang Online-Ressource (XXII, 201 p. 79 illus, online resource)
Reihe Studies in Computational Intelligence ; 508
Titelhinweis Druckausg.ISBN: 978-813-2215-62-2
ISBN ISBN 978-81-322-1563-9
Klassifikation UYQ
COM004000
*92B20
92-08
92-02
90C90
006.3
Q342
Kurzbeschreibung This book aims to present a viable alternative to the Hopfield Neural Network (HNN) model for analog computation. It is well known that the standard HNN suffers from problems of convergence to local minima, and requirement of a large number of neurons and synaptic weights. Therefore, improved solutions are needed. The non-linear synapse neural network (NoSyNN) is one such possibility and is discussed in detail in this book. This book also discusses the applications in computationally intensive tasks like graph coloring, ranking, and linear as well as quadratic programming. The material in the book is useful to students, researchers and academician working in the area of analog computation
SWB-Titel-Idn 394562445
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-81-322-1563-9
Internetseite / Link Volltext
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