Implementation of ME8P Learning Circuitry With Simple Nonlinear Synapse Circuit

간단한 비선형 시냅스 회로를 이용한 MEBP 학습 회로의 구현

본 논문에서는 MEBP(Modified Error Back-Propagation) 학습 규칙을 간단한 비선형 회로를 이용하여 구현하였다. 인공 신경 회로망(ANNs : Artificial Neural Networks)은 많은 수의 뉴런을 필요하기 때문에 표준 CMOS 기술을 이용하는 간단한 비선형 시냅스(synapse) 회로는 인공 신경 회로망 구현에 적합하다. 학습회로는 비선형 시냅스 회로. 시그모이드(sigmoid) 회로. 그리고 선형 곱셈기로 구성되어 있다. 학습 회로의 출력은 각 입력 패턴에 따라 유일한 값으로 결정되어진다. 제안한 학술회로를 $2{\times}2{\times}1$과 $2{\times}3{\times}1$ 다층 feedforward 신경 회로망 모델에 적용하였다. MEBP 하드웨어 구현은 HSPICE 회로 시뮬레이터를 이용하여 검증하였다. 제안한 학술 회로는 on-chip 학습회로를 포함한 대규모 신경회로망 구현에 매우 적합하리라 예상된다.