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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전북대학교 Chonbuk National University |
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연구책임자 | 김형석 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-12 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201700011558 |
과제고유번호 | 1711030161 |
사업명 | 중견연구자지원 |
DB 구축일자 | 2017-10-14 |
키워드 | 인공 신경회로망.시냅스.뉴런.하드웨어적 학습.멤리스터.Artificial Neural Networks.Synapse.Neuron.Hardware-based Learning.Memristor. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700011558 |
연구의 목적 및 내용
인간 두뇌 학습시스템의 소프트웨어적 모방에 불과했던 과거의 인공 신경회로망을 하드웨어 회로로 구현하여 하드웨어적 고속 학습이 가능한 인공 신경회로망의 프로토 타입을 개발함을 목표로한다. 이를 위해서, 새로운 전기전자 소자인 멤리스터를 활용한 인공 시냅스 및 인공 뉴런 회로를 개발하며, 하드웨어적 병렬고속 학습을 위한 RWC 학습 알고리즘을 하드웨어적으로 구현한다.
연구결과
본 연구에서는 하드웨어적 학습이 가능한 인공 신경회로망을 전자 회로적으로 구현함을 목표로 하여 1) 멤리스터를 활용한
Purpose&contents
The aim of this research is to implement the past artificial intelligence which was a software-based simple mimicking of human learning system in hardware and build a prototype of an artificial intelligence with hardware-based learning capability. Toward this end, artificial syna
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