Autor Antonik, Piotr
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Título : Application of FPGA to Real‐Time Machine Learning : Hardware Reservoir Computers and Software Image Processing Tipo de documento: documento electrónico Autores: Antonik, Piotr, Autor Mención de edición: 1 ed. Editorial: [s.l.] : Springer Fecha de publicación: 2018 Número de páginas: XXII, 171 p. 68 ilustraciones, 8 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-3-319-91053-6 Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Palabras clave: Láseres Visión por computador Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Láser Índice Dewey: 621.366 Resumen: Este libro se encuentra en la interfaz del aprendizaje automático (un subcampo de la informática que desarrolla algoritmos para tareas desafiantes como el reconocimiento de formas o imágenes, donde los algoritmos tradicionales fallan) y la fotónica (la ciencia física de la luz, que subyace a muchas de las tecnologías de comunicaciones ópticas). utilizados en nuestra sociedad de la información. Proporciona una introducción completa a la computación de yacimientos y a los conjuntos de compuertas programables en campo (FPGA). Recientemente, las implementaciones fotónicas de la computación de reservorios (un algoritmo de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales) han hecho posible un gran avance en la computación óptica. En este libro, el autor lleva el rendimiento de estos sistemas mucho más allá de lo logrado anteriormente. Al interconectar una computadora de depósito fotónico con un dispositivo electrónico de alta velocidad (un FPGA), el autor interactúa con éxito con la computadora del depósito en tiempo real, lo que le permite ampliar considerablemente sus capacidades y su gama de posibles aplicaciones. Además, el autor aprovecha su experiencia en aprendizaje automático y programación FPGA para avanzar en un problema muy diferente: el análisis de imágenes en tiempo real de la tomografía de coherencia óptica para arterias ateroscleróticas. Nota de contenido: Introduction -- Online Training of a Photonic Reservoir Computer -- Backpropagation with Photonics -- Photonic Reservoir Computer with Output Feedback -- Towards Online-Trained Analogue Readout Layer -- Real-Time Automated Tissue Characterisation for Intravascular OCT Scans -- Conclusion and Perspectives. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i Application of FPGA to Real‐Time Machine Learning : Hardware Reservoir Computers and Software Image Processing [documento electrónico] / Antonik, Piotr, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2018 . - XXII, 171 p. 68 ilustraciones, 8 ilustraciones en color.
ISBN : 978-3-319-91053-6
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Palabras clave: Láseres Visión por computador Inteligencia Computacional Inteligencia artificial Láser Índice Dewey: 621.366 Resumen: Este libro se encuentra en la interfaz del aprendizaje automático (un subcampo de la informática que desarrolla algoritmos para tareas desafiantes como el reconocimiento de formas o imágenes, donde los algoritmos tradicionales fallan) y la fotónica (la ciencia física de la luz, que subyace a muchas de las tecnologías de comunicaciones ópticas). utilizados en nuestra sociedad de la información. Proporciona una introducción completa a la computación de yacimientos y a los conjuntos de compuertas programables en campo (FPGA). Recientemente, las implementaciones fotónicas de la computación de reservorios (un algoritmo de aprendizaje automático basado en redes neuronales artificiales) han hecho posible un gran avance en la computación óptica. En este libro, el autor lleva el rendimiento de estos sistemas mucho más allá de lo logrado anteriormente. Al interconectar una computadora de depósito fotónico con un dispositivo electrónico de alta velocidad (un FPGA), el autor interactúa con éxito con la computadora del depósito en tiempo real, lo que le permite ampliar considerablemente sus capacidades y su gama de posibles aplicaciones. Además, el autor aprovecha su experiencia en aprendizaje automático y programación FPGA para avanzar en un problema muy diferente: el análisis de imágenes en tiempo real de la tomografía de coherencia óptica para arterias ateroscleróticas. Nota de contenido: Introduction -- Online Training of a Photonic Reservoir Computer -- Backpropagation with Photonics -- Photonic Reservoir Computer with Output Feedback -- Towards Online-Trained Analogue Readout Layer -- Real-Time Automated Tissue Characterisation for Intravascular OCT Scans -- Conclusion and Perspectives. En línea: https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Link: https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i
