Artificial neural networks (ANNs) e

Artificial neural networks (ANNs) exhibit learning abilities and can perform tasks which are difficult for conventional computing systems, such as pattern recognition, on-line learning and classification. Practical ANN implementations are currently hampered by the lack of efficient hardware synapses; a key component that every ANN requires in large numbers.

Results (Russian) 1:

Искусственных нейронных сетей (ИНС) выставка способностей к обучению и может выполнять задачи, которые являются трудными для классификации и обычных вычислительных систем, таких как распознавание образов, он-лайн обучения. Практическая реализация ЭНН в настоящее время сдерживается отсутствием эффективного аппаратного синапсов; ключевой компонент, который каждый ЭНН требует в больших количествах.

Results (Russian) 2:

Искусственные нейронные сети (ИНС) демонстрируют способность к обучению и могут выполнять задачи, которые трудно для обычных вычислительных систем, таких как распознавание образов, он-лайн обучения и классификации. Практические реализации ИНС в настоящее время затруднено из-за отсутствия эффективных аппаратных синапсов; ключевым компонентом, который каждый ИНС требует в больших количествах.