대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)

대한전기학회 (The Korean Institute of Electrical Engineers)
권호 표지

홉필드 신경회로망의 Area Complexity 개선에 관한 연구

A STUDY THE IMPROVEMENT OF AREA COMPLEXITY OF HOPFILED NETWORK

  • 김보연 (서울대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 황희융 (서울대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이종호 (인하대학교 전기공학과)
  • Kim, Bo-Yeon (Dept. of Computer Engineering, Seoul National University) ;
  • Hwang, Hee-Yeung (Dept. of Computer Engineering, Seoul National University) ;
  • Lee, Chong-Ho (Dept. of Electrical Engineering, Inha University)
  • 발행 : 1990.07.05
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초록

홉필드 신경회로망을 VLSI로 구현하는데 문제가 되는 area complexity를 개선한다. 적용한 응용은 layer assignment 문제이며, 기존의 layer assignment 신경회로망의 N ${\times}$ L개의 노드를 N ${\times}$ log L개로 감소시킴으로써 O( $(log\;L/L)^2$ )로 area complexity를 개선한다 (N : net의 수, L : layer의 수). 이를 위한 새로운 에너지 함수를 제안한다. 기존의 layer assignment 신경회로망과 동일하게 본래의 홉필드 신경회로망의 진동을 방지하기 위하여 self-feedback이 있는 수정된 홉필드 모델을 사용한다.

We suggest a new energy function that improves the area complexity of the Hopfield Crossbar Network. Through converting data representation to an encoded format, we reduce the number of nodes of the network, and thus reduce the entire size. We apply this approach to the layer assignment problem, and use the modified delayed self-feedback Hopfield Network. Area complexity of the existing network for layer assignment ploblem is improved from O( $N^2L^2$ ) to O($N^2$(log L)$^2$).

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