- 東芝公司通過開發“時域神經網絡1”(TDNN)繼續履行其關于促進物聯網和大數據分析的承諾，TDNN采用了超低功耗神經形態半導體電路以執行深度學習處理。不同于傳統的數字處理器，TDNN包含有大量的采用了東芝原創模擬技術的微小處理單元。我們在11月8日于日本舉行的A-SSCC?2016(2016年亞洲固態電路會議)會議上對TDNN作了報告，A-SSCC是由IEEE主辦的半導體電路技術國際會議。 深度學習需要大量的計算，特別是在高性能處理器上執行計算，需要消耗大量的電能。但是若要讓傳感器和智能手
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東芝 TDNN
- 本文在抽頭延時神經網絡(TDNN)的基礎上，提出了一種可用于高功率放大器的數據捕獲、分析、建模和線性化的有效數字預畸變過程。利用基帶信號分析，對大功率RF放大器的記憶效應進行了識別與建模。
當前研究工作越來
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TDNN 模型 功率放大器 線性
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