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Enregistrement W1680987942 · doi:10.1109/imtc.1999.776100

A VLSI parallel architecture of a piecewise linear neural network for nonlinear channel equalization

2003· article· en· W1680987942 sur OpenAlexaff
María Vidal, Daniel Massicotte

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNeural Networks and Applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVery-large-scale integrationComputer sciencePipeline (software)Artificial neural networkActivation functionPiecewise linear functionCMOSNonlinear systemPiecewiseChannel (broadcasting)Sigmoid functionAlgorithmParallel computingElectronic engineeringMathematicsArtificial intelligenceEmbedded systemEngineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a systolic architecture based on a multilayer neural network (MNN) to solve the problem of the nonlinear channel equalization. This architecture is based on a piecewise linear multilayer neural network (PL-MNN) algorithm derived from a recursive version (PL-RNN). In place of a sigmoid function, both algorithms use a canonical piecewise linear function, which makes the MNN more suitable for a digital VLSI implementation. The PL-MNN algorithm is more suitable for a VLSI pipelined implementation. The pipeline technique is applied to obtain a high throughput circuit which can be used in a high speed adaptive channel equalization. A performance study on both linear and nonlinear channels is presented. A comparison of results obtained with two conventional methods (LMS and RLS) and the PL-RNN algorithm is presented, and a performance evaluation of the systolic architecture is carried out for a 0.5 /spl mu/m CMOS technology.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,339
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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