Ana gezinime atla Aramaya atla Ana içeriğe atla

Çarpmasiz Yapay Sinir Aʇi

  • Cem Emre Akbaş
  • , Alican Bozkurt
  • , A. Enis Çetin
  • , Rengul Çetin-Atalay
  • , Ayşegül Üner
  • Bilkent University
  • Middle East Technical University

Araştırma sonucu: Kitap/Rapor/Konferans Bildirisinde BölümKonferans katkısıbilirkişi

9 Alıntılar (Scopus)

Özet

In this article, a multiplication-free artificial Neural Network (ANN) structure is proposed. Inner products between the input vectors and the ANN weights are implemented using a multiplication-free vector operator. Training of the new artificial neural network structure is carried out using the sign-LMS algorithm. Proposed ANN system can be used in applications requiring low-power usage or running on microprocessors that have limited processing power.

Tercüme edilen katkı başlığıMultiplication-free Neural Networks
Orijinal dilTürkçe
Ana bilgisayar yayını başlığı2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015 - Proceedings
YayınlayanInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Sayfalar2416-2418
Sayfa sayısı3
ISBN (Elektronik)9781467373869
DOI'lar
Yayın durumuYayınlandı - 19 Haz 2015
Etkinlik2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015 - Malatya, !!Turkey
Süre: 16 May 201519 May 2015

Yayın serisi

Adı2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015 - Proceedings

???event.eventtypes.event.conference???

???event.eventtypes.event.conference???2015 23rd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015
Ülke/Bölge!!Turkey
ŞehirMalatya
Periyot16/05/1519/05/15

Keywords

  • Artificial Neural Network
  • Multiplication-free Operator

Parmak izi

Çarpmasiz Yapay Sinir Aʇi' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.

Bundan alıntı yap