Algorithms and Implementation Architectures for Hebbian Neural Networks

dc.contributor.authorBerzal, José Andrés
dc.contributor.authorZufiria, Pedro
dc.date.accessioned2024-02-09T08:38:57Z
dc.date.available2024-02-09T08:38:57Z
dc.date.issued2001
dc.descriptionLas Redes Neuronales de Sanger y Rubner son analizadas desde el punto de vista de sistemas dinámicos por lo que se establecen criterios sobre su estabilidad. Se identifica una de sus principales aplicaciones, Análisis de Componente Principales )PCA). Además, se proponen arquitecturas para dichas Redes Neuronales que optimizan la ejecución por máquina de dichas redes. Representan primeras propuesta de algoritmos y arquitectura para Inteligencia Artificial.es
dc.description.abstractSystolic architectures for Sanger and Rubner Neural Networks (NNs) are proposed, and the local stability of their learning rules is taken into account based on the indirect Lyapunov method. In addition, these learning rules are improved for applications based on Principal Component Analysis (PCA). The local stability analysis and the systolic architectures for Sanger NN and Rubner NN are presented in a common framework.es
dc.identifier.doi10.1007/3-540-45720-8_20es
dc.identifier.issn978-3-540-42235-8
dc.identifier.issn978-3-540-45720-6
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/30168
dc.language.isoenges
dc.publisherSpringer, Berlin, Heidelberges
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses
dc.subjectHebbian Neural Networkes
dc.subjectSystolic architectureses
dc.subjectStabilityes
dc.subjectArtificial Intelligence Algorithmses
dc.subjectPrincipal Component Analysises
dc.titleAlgorithms and Implementation Architectures for Hebbian Neural Networkses
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees

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