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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제19권 제4호
발행연도
1992.7
수록면
400 - 408 (9page)

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시스톨릭 배열은 인공 신경망에서 고밀하게 연결된 뉴론으로 인하여 발생하는 뉴론간의 복잡한 통신 문제를 해결하고 내재된 대규모 병렬성을 이용할 수 있는 가장 좋은 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 역전파(Back-Propagation) 신경망 모델을 위한 이차원 시스톨릭 배열을 제안한다. 본 설계는 행렬-벡터 곱셈을 위한 이차원 시스톨릭 알고리즘을 기본으로 하며 역전파 신경망에 내재된 병렬성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스톨릭 배열은 전방향과 역방향의 연산을 동시에 수행하며 각 방향의 연산에서는 다중 학습 패턴에 대한 파이프라인 병렬성을 이용한다. 계산에 의하여 분석한 본 시스톨릭 배열의 높은 성능은 신경망 모델의 VLSI/WSI 구현시 다중 패턴에 대한 파이프 라이닝이 중요한 고려 사항임을 보인다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 배경

3. 역전파 신경망 모델을 위한 시스톨릭 배열의 설계

4. 성능 평가

5. 결론

참고문헌

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