Method for all-positive optical multilayer perceptrons

Autor: Saxena, I., Fiesler, E., Perry Moerland

Publikováno v: STARTPAGE=448;ENDPAGE=451;TITLE=Proceedings of the 1996 3rd IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems, ICECS. Part 2 (of 2)
Scopus-Elsevier

The most promising approaches for optical neural networks are based on intensity encoding. However, a serious drawback of intensity encoding is the lack of negative values and optical subtraction, which are essential for rendering neural networks use

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::39e1ab83161f0de1e7ab1b5b9d98e3d1
https://pure.amc.nl/en/publications/method-for-allpositive-optical-multilayer-perceptrons(bc3e8b2b-34d8-47a4-b4dc-f42152525a5a).html

Hardware-friendly learning algorithms for neural networks: an overview.

Autor: Moerland, P.D., Fiesler, E.

Publikováno v: Proceedings of Fifth International Conference on Microelectronics for Neural Networks; 1996, p117-124, 8p

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.

Two Neural Network Construction Methods.

Autor: Thimm, G., Fiesler, E.

Publikováno v: Neural Processing Letters; Aug1997, Vol. 6 Issue 1/2, p25-31, 7p

Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.