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Session IV : IoT 및 클라우드 컴퓨팅

FPGA 하드웨어를 고려한 최적의 스파이킹 뉴럴 네트워크 모델 생성 기법
The Generation Mechanism of Optimal Spiking Neural Network Model Considering FPGAs

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.197-200
  • 저자
    김서연, 김봉재, 최우진, 정진만
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412345

원문정보

초록

한국어
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

키워드

스파이킹 신경망 FPGA 뉴로모픽 아키텍처 뉴로모픽 하드웨어

저자

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

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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