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  7. Analogue Imprecision in Mlp Training, Progress in Neural Processing, Vol 4

Analogue Imprecision in Mlp Training, Progress in Neural Processing, Vol 4

Peter Edwards, Alan F Murray
Livre relié | Anglais | Progress in Neural Processing | n° 4
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Description

Hardware inaccuracy and imprecision are important considerations when implementing neural algorithms. This book presents a study of synaptic weight noise as a typical fault model for analogue VLSI realisations of MLP neural networks and examines the implications for learning and network performance. The aim of the book is to present a study of how including an imprecision model into a learning scheme as a"fault tolerance hint" can aid understanding of accuracy and precision requirements for a particular implementation. In addition the study shows how such a scheme can give rise to significant performance enhancement.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Peter EdwardsAlan F Murray
Editeur:
World Scientific Publishing Company

Contenu

Nombre de pages :
192
Langue:
Anglais
Collection :
Progress in Neural Processing
Tome:
n° 4

Caractéristiques

EAN:
9789810227395
Date de parution :
01-08-96
Format:
Livre relié
Format numérique:
Genaaid
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