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시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템

  • 기술번호 : KST2022013179
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 시냅스 소자의 전도도를 양자화 하여 가중치 레벨에 매핑시키되, 양자화된 전도도들을 최대한 선형성을 갖도록 선정하고, 펄스 수에 따른 전도도를 샘플링하고, 샘플링된 전도도 중에서 전도도를 선정하여 양자화 하는, 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템에 관한 것으로서, 시냅스 소자로 구성된 시냅스 셀 어레이를 포함하는 뉴로모픽 신경망; 펄스를 발생시켜 신경망의 시냅스 소자에 가하는 펄스 발생기; 학습 데이터를 상기 뉴로모픽 신경망에 입력시켜 얻은 결과와, 상기 학습 데이터의 정답인 라벨 데이터를 정량적으로 비교하는 연산을 수행하는 손실함수 연산기; 상기 손실함수 연산기의 연산 결과를 이용하여, 상기 시냅스 소자의 가중치를 갱신하는 가중치 갱신기; 및, 갱신된 가중치를 가중치 레벨로 양자화 하고, 갱신된 가중치 레벨과 매핑되는 전도도(이하 갱신 전도도)을 구하고, 해당 시냅스 소자의 전도도를 갱신 전도도로 변환시키도록, 상기 펄스 발생기가 해당 시냅스 소자에 펄스를 가하도록 제어하는 선형 가중 양자화기를 포함하는 구성을 마련한다. 상기와 같은 시스템에 의하여, 전도도 크기가 선형성을 갖도록 가중치의 전도도 레벨들을 설정함으로써, 시냅스 소자의 비선형성, 불연속성, 불완전한 전도도 특성 등을 극복할 수 있다.
Int. CL G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06N 3/063(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01)
출원번호/일자 1020200174597 (2020.12.14)
출원인 광운대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0084774 (2022.06.21) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.12.14)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광운대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이재은 서울특별시 중랑구
2 김동욱 서울특별시 송파구
3 서영호 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 웰 대한민국 서울특별시 서초구 방배로**길*, *~*층(방배동)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-1355782-18
2 보정요구서
Request for Amendment		 2020.12.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2020-0194851-42
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2020.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-1405862-79
4 국가연구개발사업 무효처분통지서
Notice for Disposition of Invalidation of Technological Distance		 2021.02.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2021-0022431-81
5 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2021.02.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0158660-36
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템에 있어서,시냅스 소자로 구성된 시냅스 셀 어레이를 포함하는 뉴로모픽 신경망;펄스를 발생시켜 신경망의 시냅스 소자에 가하는 펄스 발생기;학습 데이터를 상기 뉴로모픽 신경망에 입력시켜 얻은 결과와, 상기 학습 데이터의 정답인 라벨 데이터를 정량적으로 비교하는 연산을 수행하는 손실함수 연산기;상기 손실함수 연산기의 연산 결과를 이용하여, 상기 시냅스 소자의 가중치를 갱신하는 가중치 갱신기; 및,상기 시냅스 소자의 펄스에 따른 전도도를 양자화 하여 가중치에 매핑해두고, 해당 시냅스 소자의 전도도를 갱신 전도도로 변환시키도록, 매핑 정보를 참조하여 상기 펄스 발생기를 통해 해당 시냅스 소자에 펄스를 가하도록 제어하는 선형 가중 양자화기를 포함하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 선형 가중 양자화기는 상기 양자화된 전도도의 선형성이 최대화가 되도록, 전도도를 양자화 하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 선형 가중 양자화기는 각 펄스 수에 따른 전도도를 샘플링 하고, 샘플링된 전도도들 선정하여 양자화 하되, 최소 전도도와 최대 전도도를 선정하고, 양자화된 모든 전도도의 간격들의 제곱의 합이 최소화 되도록, 샘플링된 전도도 중에서 양자화할 전도도를 선정하고, 양자화할 전도도를 가중치의 개수만큼 선정하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
4 4
제2항에 있어서,상기 선형 가중 양자화기는 펄스 수에 따른 전도도를 표현하는 상기 시냅스 소자의 전도도 모델을 설정하고, 설정된 전도도 모델을 이용하여 전도도를 샘플링하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
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제4항에 있어서,상기 선형 가중 양자화기는 시냅스 소자의 이상적 특성을 나타내는 수학적 모델과, 해당 수학적 모델의 특성 파라미터를 설정하여 상기 전도도 모델을 정의하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
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제5항에 있어서,상기 수학적 모델은 다음 수식 1에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
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제4항에 있어서,상기 전도도 모델은 강화 펄스에 의해 전도도가 상승하는 강화 전도도 모델과, 약화 펄스에 의해 전도도가 하락하는 약화 전도도 모델로 구분되어 구성되는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
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제1항에 있어서,상기 선형 가중 양자화기는 상기 시냅스 소자의 전도도를 정규화하여, 전도도를 0과 1 사이의 이산 값을 갖도록 변환하는 것을 특징으로 하는 시냅스 소자로 구성된 딥러닝 기반 뉴로모픽 신경망을 위한 온칩 학습 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 광운대학교 이공분야기초연구사업-일반연구자지원사업(기본연구) MPEG PCC기반의 전방위 디지털 홀로그래픽 공간을 위한 광신호처리 및 시스템에 대한 연구