Natural learning of neural networks by reconfiguration

Spaanenburg, LambertLund University,Lunds universitet,Institutionen för elektro- och informationsteknik,Institutioner vid LTH,Lunds Tekniska Högskola,Department of Electrical and Information Technology,Departments at LTH,Faculty of Engineering, LTH (författare)

The communicational and computational demands of neural networks are hard to satisfy in a digital technology. Temporal computing solves this problem by iteration, but leaves a slow network. Spatial computing was no option until the coming of modern FPGA devices. The letter shows how a small feed-forward neural module can be configured on the limited logic blocks between RAM and multiplier macro’s. It is then described how by spatial unrolling or by reconfiguration a large modular ANN can be built from such modules.

Alberts, R (författare)
Slump, C H (författare)
vanderZwaag, B J (författare)
Institutionen för elektro- och informationsteknikInstitutioner vid LTH (creator_code:org_t)

Ingår i:SPIE Proceedings on Bioengineered and Bioinspired Systems: SPIE5119, s. 273-2841996-756X0277-786X

Av författaren/redakt...: Spaanenburg, Lam ...; Alberts, R; Slump, C H; vanderZwaag, B J

Om ämnet

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.