Skip to main content

Hardware Accelerator zur Simulation pulscodierter Neuronaler Netze

  • Conference paper
Mustererkennung 1995

Part of the book series: Informatik aktuell ((INFORMAT))

  • 176 Accesses

Zusammenfassung

Abweichend von bereits existierenden Hardwarerealisierungen, soll ein Neuro-Accelerator vorgestellt werden, der sich durch die folgenden Eigenschaften auszeichnet: Durch den Einsatz eines einzelnen Accelerators wird es möglich sein, pulscodierte neuronale Netze mit 32k Neurone und 4 Mio Synapsen in Echtzeitnähe zu simulieren. Durch die Vernetzung mehrerer Accelerator-Boards untereinander ist desweiteren eine Simulation beliebig großer neuronaler Netze durchführbar, wobei nur dann eine Erhöhung der Simulationsdauer zu erwarten ist, wenn sich aufgrund steigender Netzaktivität die Anzahl der zu erregenden Neurone pro Accelerator-Board vergrößert.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Chapter
USD 29.95
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
eBook
USD 49.99
Price excludes VAT (USA)
  • Available as PDF
  • Read on any device
  • Instant download
  • Own it forever
Softcover Book
USD 59.99
Price excludes VAT (USA)
  • Compact, lightweight edition
  • Dispatched in 3 to 5 business days
  • Free shipping worldwide - see info

Tax calculation will be finalised at checkout

Purchases are for personal use only

Institutional subscriptions

Preview

Unable to display preview. Download preview PDF.

Unable to display preview. Download preview PDF.

Literatur

  1. G. Hartmann: Learning in a Closed Loop Antagonistic Network, ICANN-91, Vol. 1, pp. 239–244 (1991)

    MathSciNet  Google Scholar 

  2. S. Grossberg: Adaptive pattern classification and universal recoding, U: Feedback expectations, olfaction, and illusion, Biological Cybernetics 23, pp. 187–202 (1976)

    Article  MathSciNet  MATH  Google Scholar 

  3. U. Ramacher, U. Rückert: VLSI Design of Neural Networks, Kluwer Academic Publishers, Boston (1991)

    Book  MATH  Google Scholar 

  4. U. Ramacher: Guide Lines to VLSI Design of Neural Nets, in [3], pp. 1–17 (1991)

    Google Scholar 

  5. H. J. Reitböck, M. Stöcker, C. Hahn: Object separation in dynamic neural networks, Proc. IEEE ICNN 93, Vol II, pp. 638–641 (1993).

    Google Scholar 

  6. M. Stöcker: Höhere Mechanismen der visuellen Informationsverarbeitung in neuronalen Netzen, Dissertation Universität Marburg, FB Physik (1993).

    Google Scholar 

  7. U. Roth, A. Jahnke, H. Klar: Hardware Requirements for Spike-Processing Neural Networks, submitted to IWANN, June 7–9, Malaga, Spain (1995).

    Google Scholar 

  8. A. Jahnke, U. Roth, H. Klar: Towards Efficient Hardware for Spike-Processing Neural Networks, submitted to WCNN, Julyl7–23, Washington DC, USA (1995).

    Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Editor information

Editors and Affiliations

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 1995 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

About this paper

Cite this paper

Frank, G., Bilau, N., Hartmann, G. (1995). Hardware Accelerator zur Simulation pulscodierter Neuronaler Netze. In: Sagerer, G., Posch, S., Kummert, F. (eds) Mustererkennung 1995. Informatik aktuell. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_23

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-79980-8_23

  • Publisher Name: Springer, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-540-60293-4

  • Online ISBN: 978-3-642-79980-8

  • eBook Packages: Springer Book Archive

Publish with us

Policies and ethics