Low-cost hardware implementation of Reservoir Computers
Low-cost hardware implementation of Reservoir Computers
复制标题
水库计算机的低成本硬件实现
DOI：
10.1109/patmos.2014.6951899
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
J. Rosselló
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Alomar;V. Canals;Víctor Martínez;J. Rosselló
大规模递归神经网络的硬件实现，以有效地执行时间相关的信号处理是一个活跃的研究领域。在这项工作中，我们回顾了随机逻辑的基本原理及其在神经网络硬件实现中的应用。特别是，我们专注于最近推出的水库计算机体系结构的实施。我们展示了用于实现水库计算机的功能和低硬件资源，通过合成网络执行数学回归。
The hardware implementation of massive Recurrent Neural Networks to efficiently perform time dependent signal processing is an active field of research. In this work we review the basic principles of stochastic logic and its application to the hardware implementation of Neural Networks. In particular, we focus on the implementation of the recently introduced Reservoir Computer architecture. We show the functionality and low hardware resources used to implement the Reservoir Computer by synthesizing a network performing a mathematical regression.
脉冲密度 Hopfield 神经网络的 FPGA 实现
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
影响因子：
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作者：
Y. Maeda;Y. Fukuda
通讯作者：
Y. Fukuda