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입력 피처를 저장하는 입력 버퍼;학습 파라미터를 저장하는 파라미터 버퍼;상기 입력 버퍼로부터의 상기 입력 피처와 상기 파라미터 버퍼로부터 제공되는 상기 학습 파라미터를 사용하여 컨볼루션 레이어 연산 또는 풀리 커넥티드 레이어 연산을 수행하는 연산기; 그리고상기 연산기로부터 출력되는 출력 피처를 저장하고 외부로 출력하는 출력 버퍼를 포함하되,상기 파라미터 버퍼는 상기 컨볼루션 레이어 연산 시에는 실수 학습 파라미터를 상기 연산기에 제공하고, 상기 풀리 커넥티드 레이어 연산 시에는 이진 학습 파라미터를 상기 연산기에 제공하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 이진 학습 파라미터는 '-1' 또는 '1' 중 어느 하나의 데이터 값을 갖는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 2 항에 있어서,상기 이진 학습 파라미터는, 학습을 통해서 결정된 상기 풀리 커넥티드 레이어의 실수 가중치들 중에서 '0' 이상인 값은 '1'로 맵핑하고, '0'보다 작은 가중치들은 '-1'로 맵핑하여 생성되는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 연산기는: 상기 풀리 커넥티드 레이어 연산 시에 복수의 상기 입력 피처들 각각을 대응하는 상기 이진 학습 파라미터와 곱하여 논리값으로 출력하는 복수의 비트 변환 로직; 및상기 복수의 비트 변환 로직의 출력들을 더하는 덧셈 트리를 포함하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 4 항에 있어서,상기 복수의 비트 변환 로직 각각은, 상기 입력 피처들 각각을 이진 데이터로 변환하고, 상기 이진 학습 파라미터를 상기 변환된 이진 데이터와 곱하여 상기 덧셈 트리에 전달하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 이진 학습 파라미터가 논리 '-1'인 경우, 대응하는 입력 피처의 2의 보수 형태로 변환하여 상기 덧셈 트리에 전달하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 6 항에 있어서,상기 이진 학습 파라미터가 논리 '-1'인 경우, 상기 복수의 비트 변환 로직들 각각은 상기 입력 피처들 각각을 1의 보수로 변환하여 상기 덧셈 트리에 전달하고, 상기 덧셈 트리에서 상기 이진 학습 파라미터들 중에서 논리 '-1'의 카운트값을 가산하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 연산기는: 상기 풀리 커넥티드 레이어 연산 시에 동일 레이어의 입력 피처들 중 적어도 2개의 입력 피처를 대응하는 이진 학습 파라미터에 따라 순차적으로 처리하기 위한 복수의 노드 연산 소자들; 상기 노드 연산 소자들의 출력값을 더하는 덧셈 로직; 그리고상기 덧셈 로직의 출력을 배치 단위(Batch unit)의 평균 및 분산을 참조하여 정규화하는 정규화 블록을 포함하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 복수의 노드 연산 소자들 각각은:상기 적어도 2개의 입력 피처를 각각 이진 데이터로 변환하고, 변환된 각각의 이진 데이터에 대응하는 상기 이진 학습 파라미터를 곱하여 순차적으로 출력하는 비트 변환 로직;상기 비트 변환 로직으로부터 순차적으로 출력되는 적어도 2개의 이진 데이터를 누산하는 가산기-레지스터 유닛을 포함하는 컨볼루션 신경망 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 연산기는 상기 이진 학습 파라미터를 상기 복수의 노드 연산 소자들 각각에 공급하기 전에 논리 '0' 또는 논리 '1'로 변환하는 가중치 디코더를 더 포함하는 컨볼루션 신경망 시스템
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컨볼루션 신경망 시스템의 동작 방법에 있어서:상기 컨볼루션 신경망 시스템의 학습을 통해서 실수 학습 파라미터를 결정하는 단계;상기 실수 학습 파라미터 중에서 상기 컨볼루션 신경망 시스템의 풀리 커넥티드 레이어의 가중치를 이진 학습 파라미터로 변환하는 단계;입력 피처를 상기 실수 학습 파라미터를 적용하는 컨볼루션 레이어 연산으로 처리하는 단계; 그리고상기 컨볼루션 레이어 연산의 결과를 상기 이진 학습 파라미터를 적용하는 풀리 커넥티드 레이어 연산을 통해서 처리하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 11 항에 있어서,상기 이진 학습 파라미터는 '-1' 또는 '1' 중 어느 하나의 데이터 값을 갖도록 변환되는 동작 방법
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제 12 항에 있어서,상기 풀리 커넥티드 레이어 연산을 통해서 처리하는 단계는, 입력되는 실수 데이터를 이진 데이터로 변환하고, 변환된 상기 이진 데이터에 상기 이진 학습 파라미터를 곱하여 출력하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 13 항에 있어서,상기 이진 데이터에 상기 이진 학습 파라미터 '-1'을 곱하는 연산은, 상기 이진 데이터의 2의 보수로 변환하는 연산을 포함하는 동작 방법
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제 14 항에 있어서,상기 이진 데이터에 상기 이진 학습 파라미터 '-1'을 곱하는 연산은, 상기 이진 데이터를 1의 보수로 변환하고, 상기 이진 학습 파라미터 '-1'의 수만큼 상기 1의 보수에 더하는 연산을 포함하는 동작 방법
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