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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

Design on Supervised / Unsupervised Learning Reconfigurable Digital Neural Network Structure

verfasst von : In Gab Yu, Yong Min Lee, Seong Won Yeo, Chong Ho Lee

Erschienen in: PRICAI 2006: Trends in Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We propose a reconfigurable neural network structure which has capability to process supervised or unsupervised learning algorithm computation. The proposed structure is based on modular structure which can configure artificial neural network architecture flexibly. Main processing unit of the proposed structure is designed to obtain flexibility of its internal structure by specific instructions. Therefore it is possible to configure MLP (Multi-Layer Perceptron) with back-propagation for alphabet recognition and parallel SOM for impulse noise detection problem. The performance comparison with the matlab simulation shows its value in the aspects of reliability.

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Metadaten
Titel
Design on Supervised / Unsupervised Learning Reconfigurable Digital Neural Network Structure
verfasst von
In Gab Yu
Yong Min Lee
Seong Won Yeo
Chong Ho Lee
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-540-36668-3_161

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