112 resultados para Floating multiparticles
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Artificial Neural Networks are widely used in various applications in engineering, as such solutions of nonlinear problems. The implementation of this technique in reconfigurable devices is a great challenge to researchers by several factors, such as floating point precision, nonlinear activation function, performance and area used in FPGA. The contribution of this work is the approximation of a nonlinear function used in ANN, the popular hyperbolic tangent activation function. The system architecture is composed of several scenarios that provide a tradeoff of performance, precision and area used in FPGA. The results are compared in different scenarios and with current literature on error analysis, area and system performance. © 2013 IEEE.
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Pós-graduação em Estudos Linguísticos - IBILCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Artes - IA
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)
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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Biologia Animal - IBILCE
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Pós-graduação em Ciências Biológicas (Biologia Vegetal) - IBRC
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Pós-graduação em Engenharia e Ciência de Alimentos - IBILCE
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)