Compresión de datos de tipo real basada en un novedoso algoritmo de codificación para redes neuronales de impulsos

  1. Sergio Lucas 1
  2. Ander Arriandiaga 1
  3. Eva Portillo 1
  4. Asier Zubizarreta 1
  5. Itziar Cabanes 1
  1. 1 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
    info

    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

Libro:
XLII Jornadas de Automática: libro de actas, Castellón, 1 a 3 de septiembre de 2021

Editorial: Universitat Jaume I ; Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña ; Comité Español de Automática

ISBN: 978-84-9749-804-3

Año de publicación: 2021

Páginas: 175-182

Congreso: Jornadas de Automática (42. 2021. Castellón)

Tipo: Aportación congreso

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Resumen

This article proposes a real data compression approach based on a novel encoding algorithm for Spiking Neural Network, which is inspired by the well-known pulsewidth modulation (PWM). This proposal offers a number of advantages, such as algorithm’s simplicity. In this sense, it allows the user to reach a compromise between accuracy and memory consumption by selecting a simple parameter.

Fuente de los datos: Dialnet