Ultra fast cnn based Hardware Computing Platform Concepts for adas visual Sensors and Evolutionary Mobile Robots




Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish
bet78/81
Sana16.05.2024
Hajmi3,22 Mb.
#238917
1   ...   73   74   75   76   77   78   79   80   81
Bog'liq
Alireza Fasih

artificial neural networks
. 1998: MIT Press. 


 
123 
85. 
Tarassenko, I. and S. Roberts. 
Supervised and unsupervised learning in radial basis 
function classifiers
. 1994: IET. 
86. 
Hu, Y.H., J.N. Hwang, and S.W. Perry, 
Handbook of neural network signal processing.
The Journal of the Acoustical Society of America, 2002. 111: p. 2525. 
87. 
Moody, J. and C.J. Darken, 
Fast learning in networks of locally-tuned processing units.
Neural computation, 1989. 1(2): p. 281-294. 
88. 
Sanger, T.D., 
Optimal unsupervised learning in a single-layer linear feedforward 
neural network.
Neural Networks, 1989. 2(6): p. 459-473. 
89. 
Honkela, A. and H. Valpola, 
Unsupervised variational Bayesian learning of nonlinear 
models.
Advances in neural information processing systems, 2005. 17: p. 593

600. 
90. 
Malki, S., L. Spaanenburg, and N. Ray. 
Image stream processing on a packet-switched 
discrete-time CNN
. 2004. 
91. 
Yang, Z., Y. Nishio, and A. Ushida. 
A Two Layer CNN in Image Processing Applications

92. 
Chua, L.O. and T. Roska, 
The CNN paradigm.
Circuits and Systems I: Fundamental 
Theory and Applications, IEEE Transactions on, 1993. 40(3): p. 147-156. 
93. 
Matsumoto, T., et al. 
Several image processing examples by CNN
: IEEE. 
94. 
Kozek, T., T. Roska, and L.O. Chua, 
Genetic algorithm for CNN template learning.
Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, IEEE Transactions 
on, 1993. 40(6): p. 392-402. 
95. 
Mohamad, S. and K. Gopalsamy, 
Exponential stability of continuous-time and 
discrete-time cellular neural networks with delays.
Applied Mathematics and 
Computation, 2003. 135(1): p. 17-38. 
96. 
Harrer, H. and J.A. Nossek, 
Discrete time cellular neural networks.
International 
Journal of Circuit Theory and Applications, 1992. 20(5): p. 453-467. 
97. 
Chen, H.C., et al., 
Image-processing algorithms realized by discrete-time cellular 
neural networks and their circuit implementations.
Chaos, Solitons & Fractals, 2006. 
29(5): p. 1100-1108. 
98. 
Kawahara, M., T. Inoue, and Y. Nishio. 
Image processing application using CNN with 
dynamic template
: IEEE. 
99. 
Zarándy, Á., 
The art of CNN template design.
International Journal of Circuit Theory 
and Applications, 1999. 27(1): p. 5-23. 
100. 
Feiden, D. and R. Tetzlaff, 
Cellular neural networks for motion estimation and 
obstacle detection.
Advances in Radio Science-Kleinheubacher Berichte. 1. 
101. 
Feiden, D. and R. Tetzlaff. 
Feature extraction in motion estimation with cellular 
neural networks using iterative annealing

102. 
UCAN, O.N., E. BILGILI, and R. COBAN, 
Extraction Of Facial Features Using Genetic 
Cellular Neural Networks.
network. 1: p. 4. 
103. 
Wolfram, S.E.W., S. (Ed.), 
Theory and Application of Cellular Automata. Reading, MA: 
Addison-Wesley, 1986. 
104. 
Nossek, J.A., et al., 
Cellular neural networks: Theory and circuit design.
International 
Journal of Circuit Theory and Applications, 1992. 20(5): p. 533-553. 
105. 
Mitchell, M., 
An introduction to genetic algorithms
. 1998: The MIT press. 
106. 
Gacsádi, A., C. Grava, and A. Grava, 

Download 3,22 Mb.
1   ...   73   74   75   76   77   78   79   80   81




Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish

Bosh sahifa
Aloqalar

    Bosh sahifa



Ultra fast cnn based Hardware Computing Platform Concepts for adas visual Sensors and Evolutionary Mobile Robots

Download 3,22 Mb.
Pdf ko'rish