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XIII, 210 p. 123 ilustraciones |
| Resumen: |
Este libro cubre todos los aspectos principales de la investigación de vanguardia en el campo de la ingeniería de hardware neuromórfico que involucra dispositivos nanoescalares emergentes. Se presta especial atención a los trabajos líderes en el diseño de nanodispositivos híbridos CMOS de bajo consumo. El libro ofrece a los lectores una perspectiva bidireccional (de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba) sobre el diseño de hardware bioinspirado eficiente. A nivel de nanodispositivos, se centra en varios tipos de tecnología emergente de memoria resistiva (RRAM). A nivel de algoritmo, aborda implementaciones optimizadas de paradigmas de aprendizaje estocástico y supervisado, tales como: plasticidad dependiente del tiempo de pico (STDP), potenciación a largo plazo (LTP), depresión a largo plazo (LTD), máquinas de aprendizaje extremas (ELM). y las primeras adopciones de máquinas Boltzmann restringidas (RBM), por nombrar algunas. Las contribuciones analizan las compensaciones entre potencia, energía y parásitos a nivel de sistema y aplicaciones complejas del mundo real. El libro es adecuado tanto para investigadores avanzados como para estudiantes interesados en el campo. |
Advances in Neuromorphic Hardware Exploiting Emerging Nanoscale Devices
