logo
calendar6 Aprel 2024
view26
Основной язык:Узбекский

ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ ПОДХОДОВ К СИСТЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ НЕЙРОННЫМИ СЕТЯМИ

Область науки:
pdf

6610ea84e39af.pdf

PDF

Ilg’or texnologiyalar va tabiiy fanlar xalqaro jurnali

Ilg’or texnologiyalar va tabiiy fanlar xalqaro jurnali

Опубликовать статьюsee more

АННОТАЦИЯ СТАТЬИ

quote
В статье рассматриваются существующие подходы к аппаратному ускорению алгоритмов формальных нейронных сетей, которые показывают, что наиболее перспективными средствами для решения этого круга задач с точки зрения производительности и энергопотребления являются специализированные архитектурные решения с мемристорными структурами в качестве синаптических соединений.

АВТОРЫ

SH.Murodullayeva

Navoiy davlat konchilik va texnologiyalar universiteti

O.Sattorov

Navoiy davlat konchilik va texnologiyalar universiteti

Теги

# нейронная сеть# neural network# neyron tarmoq# hisoblash tizimlari# grafik ishlov berish# вычислительные системы# обработка графики# computing systems# processing graphic

ДРУГИЕ СТАТЬИ ЭТОГО ЖУРНАЛА

Оценить статью

0
оценок: 0
5
4
3
2
1

Идентификаторы статьи

ROI:

https://eroi.uz/11.0178/A0424-0100

DOI:

Недоступно

Список литературы

Sejnowski T. J. The Computer and the Brain Revisited // IEEE Ann. Hist. Comput. 1989. Vol. 11. P. 197–201

Mead C. Neuromorphic Electronic Systems Proceedings of the IEEE 1990. vol. 78. P. 1629–1636.

Chiang M. L., Lu T. G., Kuo J. B. Analogue adaptive neural network circuit // IEE Proceedings, Part G Circuits, Devices Syst. 1991. Vol. 138. P. 717–723.

Burr J. B. Digital Neural Network Implementations 1 Introduction 2 Classifying VLSI implementations // Neural networks, concepts, Appl. implementations. 1995. P. 1–48.

Monroe D. Neuromorphic computing gets ready for the (really) big time // Commun. ACM. 2014. Vol. 57. P. 13–15.

Nickolls J., Dally W. J. The GPU computing era // IEEE Micro. 2010. Vol. 30. P. 56–69.