Sistema de clasificación con redes neuronales de señales digitales
Metodología, Diseño y Simulación
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Este libro, tiene como objetivo mostrar el diseño de un circuito electrónico usado como elemento básico para construir redes neuronales artificiales teniendo la capacidad de aprendizaje, usando transistores MOS como elementos principales, en tecnología CMOS y orientado a ejecutar en tiempo real los problemas presentes. El algoritmo de aprendizaje es de tipo Hebbiano supervisado. El inherente paralelismo de las redes neuronales, es una característica que ha atraído la atención de muchos investigadores. Además, la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales provee técnicas para ada...
Este libro, tiene como objetivo mostrar el diseño de un circuito electrónico usado como elemento básico para construir redes neuronales artificiales teniendo la capacidad de aprendizaje, usando transistores MOS como elementos principales, en tecnología CMOS y orientado a ejecutar en tiempo real los problemas presentes. El algoritmo de aprendizaje es de tipo Hebbiano supervisado. El inherente paralelismo de las redes neuronales, es una característica que ha atraído la atención de muchos investigadores. Además, la capacidad de aprendizaje de las redes neuronales provee técnicas para adaptarse potencialmente en hardware a bajo costo, las cuales son de gran interés en el lado de la implementación. Aunque la mayoría de los avances de las redes neuronales ha resultado del análisis teórico, o por simulación en computadoras seriales, muchas de las ventajas potenciales de las redes neuronales esperan implementarse en hardware. Fortuitamente, el rápido avance de la tecnología de VLSI ha hecho que muchas de las ideas previamente imposibles sean ahora factibles de ser realizables.
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