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기지정된 비트 수를 갖는 정수 포멧의 다수의 입력값을 포함하는 입력 벡터와 기지정된 비트 수를 갖는 정수 포멧의 다수의 가중치를 포함하는 가중치 벡터를 인가받아 내적 연산을 수행하는 디지털 하드웨어로 구현되는 디지털 뉴런에 있어서, 상기 디지털 뉴런은 신경소자를 포함하고, 상기 신경소자는 상기 가중치 벡터에서 대응하는 가중치를 인가받고, 인가된 정수 포멧의 상기 가중치를 -1, 0, 1 중 적어도 하나의 값을 갖는 계수(R)와 2의 승수(2n)의 곱으로 표현되는 다수의 부분곱(R·2n)의 합으로 분해하고, 분해된 부분곱의 계수(R)와 지수(n)에 따라 제어 신호를 출력하는 다수의 가중치 분해부; 상기 입력 벡터에서 대응하는 입력값을 인가받고, 상기 제어 신호에 응답하여 상기 입력값을 지수(n)만큼 상위 비트 방향으로 비트 천이하여, 다수의 부분곱을 각각 출력하는 다수의 부분곱 생성기; 및 상기 다수의 부분곱을 병렬로 합산하여 채널 연산값을 출력하는 부분곱 가산기; 를 포함하되,상기 다수의 부분곱 생성기 각각은 상기 계수(R)에 따라 상기 다수의 부분곱에 대해 1의 보수 연산 또는 0 전환 연산을 추가로 수행하는 디지털 뉴런
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제1 항에 있어서, 상기 디지털 뉴런은 상기 다수의 부분곱 생성기에서 1의 보수 연산된 횟수를 카운트하여 카운트 값을 획득하는 네거티브 부분곱 카운터; 를 더 포함하고, 상기 부분곱 가산기는 상기 다수의 부분곱과 함께 상기 카운트 값을 합산하여 상기 채널 연산값을 계산하는 디지털 뉴런
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제3 항에 있어서, 상기 부분곱 가산기는 상기 다수의 부분곱에서 부호 비트의 값이 제외된 값과 상기 카운트 값을 합산하고, 상기 합산 결과에 상기 카운트 값의 2의 보수를 부호 비트에 추가하여 상기 채널 연산값을 계산하는 디지털 뉴런
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제4 항에 있어서, 상기 다수의 부분곱 생성기 각각은 상기 제어 신호에 따라 구동되어 각각 부분곱을 계산하여 출력하는 다수의 부분곱 계산기를 포함하고, 상기 다수의 부분곱 계산기 각각은 상기 입력값을 상기 지수(n)만큼 비트 천이하는 비트 시프터; 상기 계수(R)가 -1인 경우, 상기 비트 시프터의 출력값에 대해 1의 보수 연산하여 상기 부분곱을 출력하는 1의 보수 연산기; 및상기 계수(R)가 0인 경우, 상기 제어 신호에 응답하여 상기 부분곱을 0으로 전환하는 제로 곱셈기; 를 더 포함하는 디지털 뉴런
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제4 항에 있어서, 상기 부분곱 가산기는 각각 다수의 전가산기를 포함하는 다수의 스테이지로 구성되고, 상기 다수의 스테이지 중 제1 스테이지는 상기 다수의 부분곱을 인가받고, 서로 다른 기설정된 개수의 부분곱의 동일 비트의 값들을 그룹화하여 가산하고, 나머지 스테이지는 이전 스테이지의 가산값들을 그룹화하여 가산하며, 최종 스테이지는 이전 스테이지의 가산값의 하위 비트에 상기 카운트 값을 합산하여 상기 채널 연산값을 계산하는 디지털 뉴런
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제6 항에 있어서, 상기 부분곱 가산기는 상기 카운트 값을 인가받아 2의 보수 연산하여 카운트 보수값을 계산하는 2의 보수 연산기; 를 더 포함하고, 상기 최종 스테이지는 이전 스테이지의 가산값의 상위 비트에 상기 카운트 보수값을 가산하여 상기 채널 연산값의 부호 비트를 확장하는 디지털 뉴런
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제1 항에 있어서, 상기 디지털 뉴런은 3차원 가중치 필터의 다수의 가중치을 갖는 다수의 2차원 가중치 필터 중 대응하는 2차원 가중치 필터와 3차원 입력 특징 맵의 다수의 입력값을 갖는 다수의 2차원 입력 특징 맵 중 대응하는 2차원 입력 특징 맵을 각각 인가받는 다수의 신경소자를 포함하고, 상기 다수의 신경소자 각각에서 출력되는 상기 채널 연산값과 기지정된 바이어스 값을 가산하여 상기 디지털 뉴런의 출력값을 출력하는 채널 가산기; 를 더 포함하는 디지털 뉴런
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제1 항에 있어서, 상기 가중치는 상기 부분곱의 항목의 개수를 줄이기 위해, 미리 지정된 정수가 제외되도록 지정된 인접 정수로 대치되어 인가되는 디지털 뉴런
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기지정된 비트 수를 갖는 정수 포멧의 다수의 입력값을 포함하는 입력 벡터와 기지정된 비트 수를 갖는 정수 포멧의 다수의 가중치를 포함하는 가중치 벡터를 인가받아 내적 연산을 수행하는 디지털 하드웨어로 구현되는 신경소자를 포함하는 디지털 뉴런에 있어서, 상기 신경소자는 상기 가중치 벡터에서 대응하는 가중치를 인가받고, 인가된 정수 포멧의 상기 가중치를 -1, 0, 1 중 적어도 하나의 값을 갖는 계수(R)와 2의 승수(2n)의 곱으로 표현되는 다수의 부분곱(R·2n)의 합으로 분해하는 다수의 가중치 분해부; 상기 입력 벡터에서 대응하는 입력값과 상기 입력값의 네거티브 입력값 및 0값에 대응하는 전압을 인가받아 상기 계수(R)에 대응하는 값을 선택하고, 선택된 값을 지수(n)만큼 상위 비트 방향으로 비트 천이하여, 다수의 부분곱을 각각 출력하는 다수의 부분곱 생성기; 및 상기 다수의 부분곱을 병렬로 합산하여 채널 연산값을 출력하는 부분곱 가산기; 를 포함하되,상기 다수의 부분곱 생성기 각각은 상기 계수(R)에 따라 상기 다수의 부분곱에 대해 1의 보수 연산 또는 0 전환 연산을 추가로 수행하는 디지털 뉴런
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제10 항에 있어서, 상기 다수의 부분곱 생성기 각각은 각각 부분곱을 계산하여 출력하는 다수의 부분곱 계산기를 포함하며, 상기 다수의 부분곱 계산기 각각은 상기 입력값과 상기 입력값의 2의 보수인 네거티브 입력값 및 0값에 대응하는 전압을 인가받고, 상기 계수(R)에 대응하는 값을 선택하여 출력하는 먹스; 및 상기 먹스에서 선택되어 인가되는 값을 상기 지수(n)만큼 비트 천이하는 비트 시프터; 를 포함하는 디지털 뉴런
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제10 항에 있어서, 상기 가중치는 상기 부분곱의 항목의 개수를 줄이기 위해, 미리 지정된 정수가 제외되도록 지정된 인접 정수로 대치되어 인가되는 디지털 뉴런
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