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본 논문에서는 FPGA 하드웨어를 고려하여 최적의 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법을 이용하여 다양한 FPGA 하드웨어의 프로파일링 정보를 기반으로 하여 사용자의 요구조건을 만족하는 SNN 모델을 생성한다. 사용자가 요구하는 정확도와 수행 시간이 주어졌을 때 해당 조건을 만족하는 SNN 모델을 구성할 수 있도록 뉴런 수 및 데이터 크기를 찾는다. 최적의 SNN 모델을 생성하기 위해 Random Forest Regressor 모델을 이용하여 학습하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 최적의 SNN 모델 생성 기법
4. 성능평가
4.1. 실험환경
4.2. 실험결과
5. 결론
Acknowledgement
참고문헌

저자

• 김서연 [ 인하대학교 인간중심컴퓨팅연구소 ]
• 김봉재 [ 충북대학교 컴퓨터공학과 ]
• 최우진 [ 한국공학대학교 컴퓨터공학부 ]
• 정진만 [ 인하대학교 컴퓨터공학과 ] 교신저자

참고문헌