22HS4900, 경량 RISC-V 기반 초저전력 인텔리전트 엣지 지능형반도체 기술 개발,
구본태
초록
Motivated by the idea that there should be a close relationship between biological significance and low power driving of spike neural networks (SNNs), this paper aims to focus on spike-frequency adaptation, which deviates significantly from existing biological meaningfulness, and develop a new spike-frequency adaptation with more biological characteristics. As a result, this paper proposes the (Formula presented.) (Formula presented.) method that reflects the mechanisms of the human sensory organs, and studies network architectures and neuron models for the proposed method. Next, this paper introduces a dedicated SNN simulator that can selectively apply the conventional spike-frequency adaptation and the proposed method, and provides the results of functional verification and effectiveness evaluation of the proposed method. Through intensive simulation, this paper reveals that the proposed method can produce a level of training and testing performance similar to the conventional method while significantly reducing the number of spikes to 32.66% and 45.63%, respectively. Furthermore, this paper contributes to SNN research by showing an example based on in-depth analysis that embedding biological meaning in SNNs may be closely related to the low-power driving characteristics of SNNs.
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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