FPGA-Based Stochastic Echo State Networks for Time-Series Forecasting
المؤلفون المشاركون
Alomar, Miquel L.
Canals, Vincent
Perez-Mora, Nicolas
Martínez-Moll, Víctor
Rosselló, Josep L.
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Hardware implementation of artificial neural networks (ANNs) allows exploiting the inherent parallelism of these systems.
Nevertheless, they require a large amount of resources in terms of area and power dissipation.
Recently, Reservoir Computing (RC) has arisen as a strategic technique to design recurrent neural networks (RNNs) with simple learning capabilities.
In this work, we show a new approach to implement RC systems with digital gates.
The proposed method is based on the use of probabilistic computing concepts to reduce the hardware required to implement different arithmetic operations.
The result is the development of a highly functional system with low hardware resources.
The presented methodology is applied to chaotic time-series forecasting.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Alomar, Miquel L.& Canals, Vincent& Perez-Mora, Nicolas& Martínez-Moll, Víctor& Rosselló, Josep L.. 2015. FPGA-Based Stochastic Echo State Networks for Time-Series Forecasting. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099669
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Alomar, Miquel L.…[et al.]. FPGA-Based Stochastic Echo State Networks for Time-Series Forecasting. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099669
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Alomar, Miquel L.& Canals, Vincent& Perez-Mora, Nicolas& Martínez-Moll, Víctor& Rosselló, Josep L.. FPGA-Based Stochastic Echo State Networks for Time-Series Forecasting. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099669
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099669
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر