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为持续推动我国网络计算与人工智能技术的发展,建立高水平的网络计算与人工智能学术交流平台,中国电子学会拟于2019年10月20日–22日在长沙举办“2019网络计算与人工智能学术峰会”。会议主题:探讨网络计算及人工智能发展的新趋势及新技术。
在神经网络的数字VLSI实现中,激活函数及乘累加等计算部件是设计中的难点。区别于使用乘法器及加法器的传统方法,该文提出的LMN方法基于查找表(即函数真值表),使用逻辑最小项化简提炼出函数最简逻辑表达式后,可直接生成结构规整的门级电路,除线延时外,电路只有数个门级延时。以非线性函数为例对该方法进行了介绍,结果表明当定点数位数较少时,算法在速度及误差方面具有更好的性能。
该文研究用神经网络求解一般实对称矩阵的全部特征值与特征向量的问题.详细讨论了网络的平衡态集合的结构并建立了平衡态集合构造定理.通过求解简单的一维微分方程求出了网络的解的解析表达式.这一表达式是由对称矩阵的特征值与特征向量表达的, 因而非常清晰.利用解的解析表达式分析了网络的解的全局渐近行为.提出了用一些单位向量作为网络初始值计算对称矩阵的全部特征值与特征向量的具体算法.

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