完整後設資料紀錄
DC 欄位語言
dc.contributor.author陳健松en_US
dc.contributor.authorCHEN, JIAN-SONGen_US
dc.contributor.author吳重雨en_US
dc.contributor.authorWU, CHONG-YUen_US
dc.date.accessioned2014-12-12T02:09:30Z-
dc.date.available2014-12-12T02:09:30Z-
dc.date.issued1991en_US
dc.identifier.urihttp://140.113.39.130/cdrfb3/record/nctu/#NT802430072en_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11536/56108-
dc.description.abstract在本篇論文裡,我們提出誤差回傳類神經網路之類比式超大型積體電路製作。藉著 經由隱藏神經元,從輸出神經元傳至輸入神經元的誤差項,使得這個模型具有自我 學習的能力。我們發展出一個改良式的向量乘法器,作為乘積和的要件。且連接兩 個低增益的反向器成一單元,作為神經元。另外,一個互導放大式積分器被用來對 儲存權值(神經鍵強度)的電容充放電。而為了隔離前傳及後傳的路徑,還需要一 個單相的脈波。完整電路已設計完成且以1.2 微米互補式金氧半導體製程技術製造 。整個系統運作已由HSPICE模擬驗證。此系統具有解決XOR 問題的能力。它具有強 力的容錯能力而且可被應用在影像或語音辨識上。zh_TW
dc.language.isozh_TWen_US
dc.subject誤差回傳zh_TW
dc.subject類神經網路zh_TW
dc.subject類比式zh_TW
dc.subject超大型積體電路zh_TW
dc.title誤差回傳類神經網路之類比式超大型積體電路製作zh_TW
dc.titleAnalog vlsi implementation of the error-back-propagation neural networken_US
dc.typeThesisen_US
dc.contributor.department電子研究所zh_TW
顯示於類別:畢業論文