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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김충민 (인천대학교) 정재용 (인천대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제56권 제11호(통권 제504호)
발행연도
2019.11
수록면
22 - 30 (9page)
DOI
10.5573/ieie.2019.56.11.22

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

크로스바 기반의 뉴로모픽 시스템을 위한 인공 신경망 분해 알고리즘
김충민 전자공학과 2020.01 학위논문

2019

크로스바 기반의 뉴로모픽 시스템을 위한 그리디 인공 신경망 분할 알고리즘
김충민 ,  정재용 전자공학회논문지 2019.11 학술저널

초록· 키워드

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많은 연구를 통해 인공 신경망 기술을 가동하기 위한 플랫폼으로 뉴로모픽 시스템이 주목받고 있다. 하지만 뉴로모픽 시스템의 하드웨어 뉴런은 고정 된 시냅스의 수를 가지고 있으며, 인공 신경망의 많은 수의 커넥션을 가지는 퍼셉트론을 일대일로 맵핑하는 건 불가능하다. 따라서 퍼셉트론을 하드웨어 뉴런에 맵핑하기 위해서는 반드시 퍼셉트론이 분해되어야 한다. 퍼셉트론 분해는 네트워크의 예측성능과 뉴로모픽 시스템의 뉴런 사용량에 영향을 준다. 크로스바 기반에서는 퍼셉트론들의 독립적인 분해가 아닌 네트워크의 분해로써 바라봐야 하며 네트워크 분해는 네트워크의 커넥션을 파티셔닝하는 문제로 해결해야 한다. 따라서 본 논문에서는 동적 고정 소수점의 특성을 이용한 크로스바 기반의 뉴로모픽 시스템을 위한 그리디 인공 신경망 분할 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 네트워크의 레이어 별로 적용되며, 크로스바에 맵핑 될 수 있는 최적의 커넥션들을 최대한 많이 탐색하는 그리디한 알고리즘이며, 양자화 에러를 줄이기 위해 맵핑되는 커넥션의 스케일링 팩터를 동일하게 한다. 우리는 4가지 네트워크 Alexnet, VGG11, VGG13, VGG16에 대해 실험을 진행하였으며 동적 고정 소수점의 양자화를 통해 발생되는 정확도 손실을 아주 작은 수의 뉴런을 추가로 사용하여 줄일 수 있었다.
#Deep learning #Deep neural network #Efficient deep learning #Neuromorphic system #Neuromorphic computing system

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험결과 및 분석
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (21)

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Yann LeCun / 2015 / Deep learning / Nature 521(7553):436~444 google schola Martin Thoma / 2017 / Analysis and Optimization of Convolutional Neural Network Architectures / arXiv preprint arXiv:1707.09725 google schola Gaurav Tripathi / 2019 / Convoluional neural networks for crowd behaviour analysis: a survey / The Visual Computer 35(5):753~776 google schola Ouais Alsharif / 2013 / End-to-end text recognition with hybrid hmm maxout models / arXiv preprint arXiv:1310.1811 google schola Carlos Carvalho / 2002 / The Gap between processor and memory speeds / ICCA 2002 google schola

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