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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 1993.1
- 수록면
- 117 - 120 (4page)
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In this paper, we explore the possibility of URAN(Universally Reconstructable Artificial Neural-network) VLSI chip for speech recognition. URAN, a newly developed analog-digital hybrid neural chip, is discussed in respects to its input, output, and weight accuracy and their relations to its performance on speaker independent digit recognition. Multi-layer perceptron(MLP) nets including a large frame input layer are used to recognize a digit syllable at a forward retrieval. The simulation results using the full and limited floating precision computations for the input, output, and weight variables of the network give the comparable classification performance. An MLP with piecewise linear hidden and output units is also trained successfully using low accuracy computation.
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