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프로세서를 포함한 컴퓨팅 장치에 의해 수행되는, 스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 추론 방법에 있어서, 복수의 레이어를 포함한 스파이킹 뉴럴 네트워크에 입력 신호를 입력하는 단계;상기 입력 신호에 기초하여 출력 스파이크를 출력하는 단계; 및상기 출력 스파이크에 기초하여 입력 신호에 대응하는 결과를 결정하는 단계를 포함하되, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크는 미리 학습된 아날로그 뉴럴 네트워크에 기초하여 생성된 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제1항에 있어서, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크는, 미리 학습된, 복수의 노드를 포함한 아날로그 뉴럴 네트워크의 구조에 기초하여 복수의 인공 뉴런을 포함한 스파이킹 뉴럴 네트워크의 구조를 형성하고, 상기 아날로그 뉴럴 네트워크의 파라미터에 기초하여 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 파라미터를 결정하며, 그리고 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 파라미터 및 구조를 결합하여 생성된 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제1항에 있어서, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 인공 뉴런은, 가중된 입력의 합이 음의 값인 경우 음의 막전위를 가질 수 있는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제1항에 있어서, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 인공 뉴런은, 상기 입력 신호를 수신하기 이전에 미리 설정된 값을 기준으로 막전위의 충전이 개시되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제4항에 있어서, 상기 미리 설정된 막전위 값은, 입력 신호 및 임계치에 기초하여 설정되는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제1항에 있어서, 상기 결과를 결정하는 단계는,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 동작 시점으로부터 소정 시간 이후에 입력 신호에 대응하는 결과를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제6항에 있어서, 상기 결과를 결정하는 단계는,상기 스파이킹 뉴럴 네트워크가 입력 신호를 수신하는 시점으로부터 상기 소정 시간 이내의 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 출력 스파이크를 필터링하고, 상기 소정 시간 이후의 출력 스파이크를 이용하는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제6항에 있어서, 상기 소정 시간은, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 평균 발화율(N(t))과 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크에 대응하는 아날로그 뉴럴 네트워크의 평균 출력 값의 비율이 최대가 되는 시점 이후로 설정되는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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제8항에 있어서, 상기 소정 시간은, 막전위 충전이 개시되는 소정의 값이 미리 설정된 인공 뉴런을 갖는 스파이킹 뉴럴 네트워크의 성능이 최고가 되는 시점 또는 막전위 충전이 개시되는 소정의 값이 미리 설정되지 않은 인공 뉴런을 갖는 스파이킹 뉴럴 네트워크의 성능이 최고가 되는 시점 이전으로 더 설정되는 것을 특징으로 하는 추론 방법
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컴퓨터에 의해 판독가능하고, 상기 컴퓨터에 의해 동작 가능한 프로그램 명령어를 저장하는 컴퓨터 판독가능 기록매체로서, 상기 프로그램 명령어가 상기 컴퓨터의 프로세서에 의해 실행되는 경우 상기 프로세서가 제1항 내지 제9항 중 어느 하나의 항에 따른 추론 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 판독가능 기록매체
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스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용한 추론 장치에 있어서, 추론을 위해, 복수의 인공 뉴런을 포함한 스파이킹 뉴럴 네트워크를 이용하여 입력 데이터에 대응하는 결과를 출력하는 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어를 저장한 메모리를 포함하는 추론 장치
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제11항에 있어서, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 인공 뉴런은, 가중된 입력의 합이 음의 값인 경우, 음의 막전위를 가질 수 있도록 구성되는 것을 특징으로 하는 추론 장치
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제11항에 있어서, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 인공 뉴런은 상기 입력 데이터를 수신하기 이전에 미리 설정된 값을 기준으로 막전위의 충전이 개시되도록 구성되는 것을 특징으로 하는 추론 장치
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제11항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 스파이킹 뉴럴 네트워크의 동작 시점으로부터 소정 시간 이후에 추론 동작을 수행하도록 더 구성되는 것을 특징으로 하는 추론 장치
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