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  • Produktbild: VLSI for Artificial Intelligence and Neural Networks
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VLSI for Artificial Intelligence and Neural Networks

49,99 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei


Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.11.2012

Abbildungen

XIII, 412 p.

Herausgeber

Jose G. Delgado-Frias + weitere

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

412

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,4 cm

Gewicht

741 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-6671-3

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Taschenbuch

Erscheinungsdatum

12.11.2012

Abbildungen

XIII, 412 p.

Herausgeber

Verlag

Springer Us

Seitenzahl

412

Maße (L/B/H)

24,4/17/2,4 cm

Gewicht

741 g

Auflage

Softcover reprint of the original 1st ed. 1991

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4613-6671-3

Herstelleradresse

Springer-Verlag KG
Sachsenplatz 4-6
1201 Wien
AT

Email: ProductSafety@springernature.com

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  • 1 Architecture and Hardware Support for AI Processing.- 1.1 VLSI Design of a 3-D Highly Parallel Message-Passing Architecture.- 1.2 Architectural Design of the Rewrite Rule Machine Ensemble.- 1.3 A Dataflow Architecture for AI.- 1.4 Incremental Garbage Collection Scheme in KL1 and Its Architectural Support of PIM.- 1.5 COLIBRI: A Coprocessor for LISP based on RISC.- 1.6 A CAM Based Architecture for Production System Matching.- 1.7 SIMD Parallelism for Symbol Mapping.- 1.8 Logic Flow in Active Data.- 1.9 Parallel Analogue Computation for Real-Time Path Planning.- 2 Machines for Prolog.- 2.1 An Extended Prolog Instruction Set for RISC Processors.- 2.2 A VLSI Engine for Structured Logic Programming.- 2.3 Performance Evaluation of a VLSI Associative Unifier in a WAM Based Environment.- 2.4 A Parallel Incremental Architecture for Prolog Program Execution.- 2.5 An Architectural Characterization of Prolog Execution.- 2.6 A Prolog Abstract Machine for Content-Addressable Memory.- 2.7 A Multi-Transputer Architecture for a Parallel Logic Machine.- 3 Analogue and Pulse Stream Neural Networks.- 3.1 Computational Capabilities of Biologically-Realistic Analog Processing Elements.- 3.2 Analog VLSI Models of Mean Field Networks.- 3.3 An Analogue Neuron Suitable for a Data Frame Architecture.- 3.4 Fully Cascadable Analogue Synapses Using Distributed Feedback.- 3.5 Results from Pulse-Stream VLSI Neural Network Devices.- 3.6 Working Analogue Pulse-Firing Neural Network Chips.- 3.7 Pulse-Firing VLSI Neural Circuits for Fast Image Pattern Recognition.- 3.8 An Analog Circuit with Digital I/O for Synchronous Boltzmann Machines.- 4 Digital Implementations of Neural Networks.- 4.1 The VLSI Implementation of the ? Architecture.- 4.2 A Cascadable VLSI Architecture for the Realization of LargeBinary Associative Networks.- 4.3 Digital VLSI Implementations of an Associative Memory Based on Neural Networks.- 4.4 Probabilistic Bit Stream Neural Chip: Implementation.- 4.5 Binary Neural Network with Delayed Synapses.- 4.6 Syntactic Neural Networks in VLSI.- 4.7 A New Architectural Approach to flexible Digital Neural Network Chip Systems.- 4.8 A VLSI Implementation of a Generic Systolic Synaptic Building Block for Neural Networks.- 4.9 A Learning Circuit That Operates by Discrete Means.- 4.10 A Compact and Fast Silicon Implementation for Layered Neural Nets.- 5 Arrays for Neural Networks.- 5.1 A Highly Parallel Digital Architecture for Neural Network Emulation.- 5.2 A Delay-Insensitive Neural Network Engine.- 5.3 A VLSI Implementation of Multi-Layered Neural Networks: 2-Performance.- 5.4 Efficient Implementation of Massive Neural Networks.- 5.5 Implementing Neural Networks with the Associative String Processor.- Contributors.