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Titelaufnahme

  • Titel
    Tolerance of Radial-Basis Functions Against Stuck-At-Faults
  • Verfasser
    Eickhoff, Ralf ; Rückert, Ulrich
  • Erschienen
    2005
  • Sprache
    Englisch
  • Dokumenttyp
    Konferenzband
  • URN
    urn:nbn:de:0070-pub-22888376 
Zugriffsbeschränkung
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  • Nachweis
    Kein Nachweis verfügbar
  • IIIF
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Klassifikation
Abstract
  • Neural networks are intended to be used in future nanoelectronic
    systems since neural architectures seem to be robust against
    malfunctioning elements and noise in their weights. In this paper we
    analyze the fault-tolerance of Radial Basis Function networks to Stuck-
    At-Faults at the trained weights and at the output of neurons. Moreover,
    we determine upper bounds on the mean square error arising from these
    faults.
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