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已找到 5 条结果
- 基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计北大核心CSCD
- 资料稀缺地区径流分析的神经网络模型CSCDCSTPCD
- 基于误差反传算法的时间序列非线性预测方法
- 蛇形机器人避障的模糊神经网络控制CSTPCD
- 一种可扩展BP在片学习神经网络芯片北大核心CSCDCSTPCD摘要：基于0.6μm标准CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层叠起来就可以得到一个L层的神经网络.该芯片采用模拟电路,利用电容进行电荷存储,在片学习本身可用于权重刷新以保证权重值的正确性.奇偶校验实验证明了该神经网络芯片具有在片学习的能力.