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LIF/IF Model을 활용한 SNN/CNN Accumulator의 H/W 구현 ＝ Implementation of SNN/CNN accumulator H/W using LIF/IF model / 홍윤표 ; 김희탁 ; 전석훈 ; 황태호 1

요약 1

Abstract 1

I. 서론 1

II. 본론 2

1. SNN과 CNN의 특징 2

2. SNN Neuron Model 3

3. CNN Activation Function 3

4. H/W Block Diagram 4

III. 실험 4

IV. 결론 5

REFERENCES 5

저자소개 6

초록보기

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.

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참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 O. Russakovsky et al., “ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,” Int J Comput Vis, vol. 115, no. 3, pp. 211–252, Dec. 2015. 미소장
2 W. Maass, “Networks of spiking neurons: The third generation of neural network models,” Neural Networks, vol. 10, no. 9, pp. 1659–1671, Dec. 1997 미소장
3 F. Akopyan et al., "TrueNorth: Design and Tool Flow of a 65 mW 1 Million Neuron Programmable Neurosynaptic Chip," IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems, vol. 34, no. 10, pp. 1537-1557, Oct. 2015 미소장
4 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 미소장
5 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 미소장
6 Wenrui Zhang, and Peng Li, “Temporal spike sequence learning via backpropagation for deep spiking neural networks,” NeurIPS 2020, Oct, 2020. 미소장

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