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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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시스톨릭 배열은 인공 신경망에서 고밀하게 연결된 뉴론으로 인하여 발생하는 뉴론간의 복잡한 통신 문제를 해결하는 가장 좋은 방법 중의 하나이다. 본 논문에서는 역전파 (Back- Propagation) 신경망 모델을 위한 이차원 시스톨릭 배열을 제안한다. 본 설계는 행렬-벡터 곱셈의 시스톨릭 알고리즘을 기본으로 하며 역전파 신경망에 내재된 병렬성을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스톨릭 배열은 전방향 패스와 역방향 패스의 연산을 동시에 수행하며 각 패스에서는 다중 학습 패턴에 대한 파이프라인 병렬성을 이용한다. 계산에 의하여 분석한 본 시스톨릭 배열의 높은 성능은 신경망 모델의 VLSI/WSI 구현시 다중 패턴에 대한 파이프라이닝이 중요한 고려 사항임을 보인다.

목차

요약

1. 서론

2. 배경

3. 역전파 신경망 모델을 위한 시스톨릭 배열의 설계

4. 성능 평가

5. 결론

참고 문헌

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