Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Fractional FPGA Neural Networks



Год выпуска: 2009
Автор: Paul Santi-Jones
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 228
ISBN: 9783838335933
Описание
Neural networks have a proven ability to learn complex data sets, but suffer from the amount of processing time required for large based networks. FPGAs, which have become commonplace since their inception, offer the academic community a way of achieving real-time computation due to their parallel nature. Unfortunately, floating-point neural networks require large amounts of gate space, which in turn results in having to utilise an expensive FPGA. Fractional FPGA Neural Networks explores an alternative numeric system, where integer based fractions are used in the computations, rather than floating point. The book focuses on a number of issues and solutions with such a method, including modified training mechanisms. Finally, a case study of emotion recognition is explored. This book should be especially useful to academics seeking real-time computation networks, or even looking at alternative ideas for neural network design. Professionals in industry, exploring a practical solution to...


Похожие книги

  1. G. Peter Zhang. Neural Networks in Business Forecasting. – М.: , 0. – 0 с.
  2. G. Peter Zhang. Neural Networks in Business Forecasting. – М.: , 0. – 0 с.
  3. Paul D. McNelis. Neural Networks in Finance: Gaining Predictive Edge in the Market (Academic Press Advanced Finance Series). – М.: , 2004. – 256 с.
  4. Artificial Higher Order Neural Networks for Economics and Business (Premier Reference Source). – М.: , 2008. – 542 с.
  5. Artificial Neural Networks: Methods and Applications (Methods in Molecular Biology). – М.: , 2008. – 254 с.
  6. Applications of Neural Networks in High Assurance Systems (Studies in Computational Intelligence). – М.: , 2010. – 280 с.
  7. Stamatios V. Kartalopoulos. Understanding Neural Networks and Fuzzy Logic. – М.: , 1995. – 232 с.
  8. J.W. Donahoe. Neural Network Models of Cognition,121. – М.: , 2010. – 0 с.
  9. Cornelius T. Leondes. Neural Network Systems Techniques and Applications,7. – М.: , 2010. – 438 с.
  10. Omid Omidvar. Neural Networks and Pattern Recognition. – М.: , 2010. – 351 с.
  11. D.C. Wunsch II. Advances in Neural Network Research: IJCNN 2003. – М.: , 2010. – 434 с.
  12. Ronald J. MacGregor. Theoretical Mechanics of Biological Neural Networks. – М.: , 2010. – 377 с.
  13. Masters. Practical Neural Network Recipies in C++. – М.: , 2010. – 493 с.
  14. Riccardo Leardi. Nature-inspired methods in chemometrics: genetic algorithms and artificial neural networks,23. – М.: , 2010. – 402 с.
  15. James A Anderson. Talking Nets – An Oral History of Neural Networks. – М.: , 2000. – 448 с.
  16. Avvaru Srinivasulu. FPGA implementation of Hopfield Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 76 с.
  17. Paul Santi-Jones. Fractional FPGA Neural Networks. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2009. – 228 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Понятие и история брендинга. Анализ создания и стратегия продвижения бренда ***
Электроснабжение городов и промышленных предприятий
Другое
72 стр.
Комплекс маркетинговых коммуникаций в продвижении цифровых СМИ
Маркетинг
Диплом
74 стр.
Продвижение брендов в шоу-бизнесе
Электроснабжение городов и промышленных предприятий
Диплом
79 стр.
Поиск и внедрение дополнительных каналов монетизации ipad-версии журнала (на примере конкретного проекта с уникальным контентом)
Основы сертификации и стандартизации
Диплом
103 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Нина, 10.12
Здравствуйте Юлия. Защита прошла на Ура! Отметка-отлично. Кошмарный сон позади. Спасибо за помощь и сотрудничество!