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[국내논문] 뉴로모픽 시스템을 위한 실리콘 기반의 STDP 펄스 발생 회로
Silicon Based STDP Pulse Generator for Neuromorphic Systems 원문보기

Journal of sensor science and technology = 센서학회지, v.27 no.1, 2018년, pp.64 - 67  

임정훈 (대구대학교 전자공학과) ,  김경기 (대구대학교 전자공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 논문에서는 전체회로의 크기를 작게 하면서 낮은 에너지 소모를 가지는 아날로그와 디지털회로의 혼용 STDP 펄스 발생 회로를 제안하고자 한다. 설계된 실리콘 기반의 STDP 펄스 발생 회로는 0.
  • 본 논문에서는STDP 특성을 갖는 쌍 안정 시냅스를 구현하기 위한 새로운 CMOS 뉴런 회로가 제안되었다. 제안 된 회로는 0.

가설 설정

  • 시냅스 연결의 강화 및 약화는 각각 long-term potentiation (LTP) 및 longterm depression (LTD)으로 알려져 있습니다. 두 개의 뉴런 사이의 더 강한 시냅스 연결은 fire할 Post-neuron을 유도할 Pre-Neuron 의 가능성을 증가 시킨다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
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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