Sökning: (WFRF:(Werfel T.)) srt2:(2020-2023) >
Integer Self-Organi...
-
Kleyko, Denis,1990-Luleå tekniska universitet,Datavetenskap
(författare)
Integer Self-Organizing Maps for Digital Hardware
- Artikel/kapitelEngelska2019
Förlag, utgivningsår, omfång ...
-
IEEE,2019
-
printrdacarrier
Nummerbeteckningar
-
LIBRIS-ID:oai:DiVA.org:ltu-85968
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:ltu:diva-85968URI
-
https://doi.org/10.1109/IJCNN.2019.8852471DOI
-
https://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-172516URI
Kompletterande språkuppgifter
-
Språk:engelska
-
Sammanfattning på:engelska
Ingår i deldatabas
Klassifikation
-
Ämneskategori:ref swepub-contenttype
-
Ämneskategori:kon swepub-publicationtype
Anmärkningar
-
ISBN för värdpublikation: 978-1-7281-1985-4
-
The Self-Organizing Map algorithm has been proven and demonstrated to be a useful paradigm for unsupervised machine learning of two-dimensional projections of multidimensional data. The tri-state Self-Organizing Maps have been proposed as an accelerated resource-efficient alternative to the Self-Organizing Maps for implementation on field-programmable gate array (FPGA) hardware. This paper presents a generalization of the tri-state Self-Organizing Maps. The proposed generalization, which we call integer Self-Organizing Maps, requires only integer operations for weight updates. The presented experiments demonstrated that the integer Self-Organizing Maps achieve better accuracy in a classification task when compared to the original tri-state Self-Organizing Maps.
Ämnesord och genrebeteckningar
Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)
-
Osipov, EvgenyLuleå tekniska universitet,Datavetenskap(Swepub:ltu)eao
(författare)
-
De Silva, DaswinLa Trobe University, Melbourne, Australia
(författare)
-
Wiklund, UrbanUmeå universitet,Radiofysik,Umeå University, Umeå, Sweden(Swepub:umu)urwi0001
(författare)
-
Alahakoon, DammindaLa Trobe University, Melbourne, Australia
(författare)
-
Luleå tekniska universitetDatavetenskap
(creator_code:org_t)
Sammanhörande titlar
-
Ingår i:2019 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN): IEEE9781728119854
Internetlänk
Hitta via bibliotek
Till lärosätets databas