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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 112 - 117 (6page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2022.59.1.112
이용수
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이 논문은 SNN의 여러 뉴런 모델 중 가장 유명한 IF와 LIF 모델을 H/W로 설계하고, 이를 이용하여 CNN과 SNN이 모두 구동 가능한 누적기에 대해 제안하려 한다. 이 누적기는 CNN의 활성화 함수와 SNN의 뉴런 모델 사이의 유사점에 착안하여 최소한의 H/W 추가로 두 기능을 모두 구동시킬 수 있도록 설계하였다. 이와 더불어 각 뉴런 모델, 그리고 활성화 함수를 사용하였을 때 이미지 인식 정확도를 CIFAR-10 Dataset을 사용하여 측정하였다. 실험 결과, SNN의 IF 뉴런 모델을 사용한 경우 89.8%의 이미지 인식 정확도를 이루어 내었고, 기존 누적기에서 31%만의 H/W 증가로 누적기에 IF 뉴런 모델을 탑재할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
O. Russakovsky et al., “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” Int J Comput Vis, vol. 115, no. 3, pp. 211–252, Dec. 2015.
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M. Davies, ,N. Srinivasa, T.-H. Lin, G. Chinya, Y. Cao, S. H. Choday, G. Dimou, P. Joshi, N. Imam, S. Jain et al., “Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning,” IEEE Micro 2018. vol. 38, no. 1, pp. 82-99, Jan 2018
S. Narayanan, K. Taht, R. Balasubramonian, E. Giacomin and P. Gaillardon, "SpinalFlow: An Architecture and Dataflow Tailored for Spiking Neural Networks," 2020 ACM/IEEE 47th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 2020, pp. 349-362
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