Akbaş, Cem EmreBozkurt, AlicanÇetin, A. EnisÇetin-Atalay, R.Üner, A.2016-02-082016-02-082015-05http://hdl.handle.net/11693/28530Date of Conference: 16-19 May 2015Conference name: 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference, SIU 2015Bu bildiride çarpma işlemi kullanmadan oluşturulan bir Yapay Sinir Ağı (YSA) sunulmaktadır. Girdi vektörleri ve YSA katsayılarının iç çarpımları çarpmasız bir vektör işlemiyle hesaplanmıştır. Yapay sinir ağının eğitimi sign-LMS algoritması ile yapılmıştır. Önerilen YSA sistemi, hesap gücü kısıtlı olan veya düşük enerji tüketimine ihtiyaç duyulan mikroişlemcilerde kullanılabilir.In this article, a multiplication-free artificial Neural Network (ANN) structure is proposed. Inner products between the input vectors and the ANN weights are implemented using a multiplication-free vector operator. Training of the new artificial neural network structure is carried out using the sign-LMS algorithm. Proposed ANN system can be used in applications requiring low-power usage or running on microprocessors that have limited processing power. © 2015 IEEE.TurkishArtificial Neural NetworkMultiplication-free OperatorNeural networksInner productInput vectorLMS algorithmsLow PowerMultiplication-free OperatorProcessing powerVector operatorsSignal processingConference Paper10.1109/SIU.2015.7130369