ASIC Design of Nanoscale Artificial Neural Networks for Inference/Training by Floating-Point Arithmetic

Detalles Bibliográficos
Autores: Niknia, Farzad|||0000-0002-4062-3638, Wang, Ziheng|||0000-0001-9668-7318, Liu, Shanshan|||0000-0001-6226-2880, Reviriego Vasallo, Pedro|||0000-0003-2540-5234, Louri, Ahmed|||0000-0003-4262-6688, Lombardi, Fabrizio|||0000-0003-3152-3245
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2024
País:España
Institución:Universidad Politécnica de Madrid
Repositorio:Archivo Digital UPM
OAI Identifier:oai:oa.upm.es:80698
Acceso en línea:https://oa.upm.es/80698/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Neurons
Training
Hardware
Backpropagation
Artificial neural networks
Vectors
Nanoscale devices
Artificial neural network (ANN)
multilayer perceptron (MLP)
floating-point
ASIC design
inference
training
Descripción
Descripción no disponible.