On the Sensitivity of Analog Artificial Neural Network Models to Process Variation
Author:
Affiliation:
1. The University of Texas at Dallas,Department of Electrical and Computer Engineering,Richardson,TX,USA,75080
2. Yale University,EE Department,New Haven,CT,USA,06511
3. Sorbonne Université,CNRS, LIP6,Paris,France
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx7/10538470/10538498/10538718.pdf?arnumber=10538718
Reference21 articles.
1. Event-Based Neuromorphic Systems
2. DEEP LEARNING
3. Neural Networks and Deep Learning
4. A 1 TOPS/W Analog Deep Machine-Learning Engine With Floating-Gate Storage in 0.13 µm CMOS
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