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NTIS 바로가기Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.27 no.1, 2018년, pp.64 - 67
임정훈 (대구대학교 전자공학과) , 김경기 (대구대학교 전자공학과)
A new CMOS neuron circuit for implementing bistable synapses with spike-timing-dependent plasticity (STDP) properties has been proposed. In neuromorphic systems using STDP properties, the short-term dynamics of the synaptic efficacies are governed by the relative timing of the pre- and post-synaptic...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 개발 동기는? | 그 중에서 유망한 후보자는 인공 신경 네트워크 및 관련 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing)이다. 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템을 개발하려는 동기는 인간의 두뇌가 ~20 W의 전력만을 소비하면서 정보를 처리하고 다양한 기능을 수행 할 수 있다는 것이다[2]. 특히 노이즈 감소, 패턴 인식 및 이미지 검출 응용 분야에서 뉴로모픽 컴퓨팅이 성능면에서 뛰어난 것으로 알려져 있다[3]. | |
SNN의 장점은? | Neuromorphic chip은 SNN (Spiking Neural Network)으로 구성되어 있으며 STDP (Spike Timing Dependent Plasticity) 등의 알고리즘을 사용하여 시냅스 (synapse)의 가중치 (weight)를 학습할 수 있다. SNN은 뉴런 (neuron)의 막전위 (membrane potential)가 문턱 전압 (threshold voltage) 보다 높을 때만 발화 (fire)하고, 발 화된 스파이크 (spike)를 통해 시냅스 간의 정보를 전달 하기 때문에 다른 인공 신경망에 비해 저 전력 동작이 가능하다. SNN의 학습 방법으로 가장 널리 알려진 방법이 STDP 이다. | |
CMOS 뉴런 회로의 장점은? | 18 um CMOS 공정기술을 사용하여 설계된 negative voltage level-shifter, current-starved inverter 및 Schmitt trigger 로 구성된다. 뉴런의 전체 크기를 감소시키고 구조를 단순화시킨 제안된 회로가 시뮬레이션 결과에서 기존의 다른 뉴론 회로보다 스파이크 에너지를 훨씬 줄일 수 있음을 보여주었다. 따라서, 제안된 뉴론 회로가 최소의 전력과 공간을 가지는 여러 가지 뉴로모픽 시스템에 효과적으로 적용될 것으로 기대된다. |
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