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杨奕南

作品数：4 被引量：0H指数：0
供职机构：清华大学更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 4篇中文专利

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇阵列
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇神经网络计算
  • 2篇神经元网络
  • 2篇自适
  • 2篇自适应
  • 2篇自适应学习
  • 2篇网络
  • 2篇网络计算
  • 2篇现场可编程
  • 2篇现场可编程门...
  • 2篇现场可编程器...
  • 2篇门阵列
  • 2篇模拟神经元
  • 2篇进化算法
  • 2篇可编程门阵列
  • 2篇可编程器件
  • 2篇编程
  • 2篇编程器

机构

  • 4篇清华大学

作者

  • 4篇何虎
  • 4篇邓宁
  • 4篇马海林
  • 4篇杨奕南
  • 4篇许志恒
  • 2篇王玉哲

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法
本发明属于神经网络计算技术领域，为一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值，本发明通过...
何虎许志恒马海林王玉哲杨奕南邓宁
一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法
一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，将现场可编程器件中的逻辑片(slice)与神经元细胞结构的相应部分形成映射，即确定各个控制信号添加方式；采用图形处理器(GPU)仿真FPGA行为进行在线学...
何虎许志恒马海林杨奕南邓宁
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一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法
本发明属于神经网络计算技术领域，为一种基于进化算法的自适应学习神经网络实现方法，以某种或者某几种已知的神经网络作为进化算法的最初父代，通过进化算法整合作为所述最初父代的各个神经网络的特点，从而得到最优的输出值，本发明通过...
何虎许志恒马海林王玉哲杨奕南邓宁
文献传递
一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法
一种以现场可编程门阵列的逻辑片为基本单元模拟生物神经元网络的方法，将现场可编程器件中的逻辑片(slice)与神经元细胞结构的相应部分形成映射，即确定各个控制信号添加方式；采用图形处理器(GPU)仿真FPGA行为进行在线学...
何虎许志恒马海林杨奕南邓宁
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