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통계적 메모리; 외부 입력 신호로부터 입력 신호의 불확실성 정보를 추정하여 입력 신호의 불확실성 정보를 제공하는 불확실성 추정부; 상기 외부 입력 신호와 상기 불확실성 정보를 사용하여 상기 통계적 메모리 쓰기용 파라미터들을 생성하고, 상기 외부 입력 신호의 통계량을 변환하여 추가 통계량을 생성하는 쓰기 제어부; 상기 쓰기용 파라미터들을 사용하여 상기 통계적 메모리 쓰기 위치에 대한 확률을 계산하는 쓰기 확률 계산부; 및 상기 쓰기 위치의 확률에 대응되는 통계적 메모리의 위치에 저장된 신호의 통계적 값을 상기 추가 통계량의 평균과 공분산으로 갱신하는 통계량 갱신부;를 포함하는 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 외부 입력 신호와 상기 불확실성 추정부를 통해 제공되는 상기 불확실성 정보를 사용하여 상기 통계적 메모리 읽기용 파라미터들을 생성하는 상기 읽기 제어부; 및상기 읽기 제어부를 통해 제공된 상기 읽기용 파라미터들을 사용하여 상기 통계적 메모리 읽기 위치의 확률을 계산하는 읽기 확률 계산부; 및 상기 계산된 읽기 위치의 확률에 대응되는 통계적 메모리의 위치에 저장된 신호의 평균과 분산으로 이루어진 통계적 값을 획득하는 읽기 통계량 결정부;를 더 포함하되, 상기 읽기 제어부는 읽기 통계량 결정부에서 획득한 통계적 값을 이용하여 외부 출력 신호를 생성하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 불확실성 추정부는, 칼만 필터를 이용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 외부 입력 신호의 불확실성 정보는 잡음의 평균과 분산인 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 쓰기 제어부는 LSTM(Long Short-Term Memory) 구조의 순환 신경망을 다수 계층을 쌓은 다음 최종 계층에서 선형 변환으로 구성된 신경망을 사용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 쓰기 확률 계산부는, 통계적 메모리의 상기 평균, 상기 공분산, 상기 쓰기용 파라미터의 평균키, 공분산키를 사용하여 통계적 메모리 위치에서의 정규 분포 확률의 비율로 쓰기 위치에 대한 확률을 계산하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 1항에 있어서, 상기 통계량 갱신부는, 상기 쓰기용 파라미터의 지움 가중치에 상기 쓰기용 파라미터의 삭제 상수를 곱한 값의 비율로 기존 통계적 메모리의 평균을 삭제하고 상기 추가 통계량의 평균에 상기 쓰기 위치에 대한 확률을 곱한 값만큼 추가하여 갱신된 통계적 메모리의 평균을 획득하고 , 상기 쓰기용 파라미터의 지움 가중치와 기존 통계적 메모리의 평균 차이를 제곱하고 상기 쓰기용 파라미터의 삭제 상수를 곱한 값의 비율만큼 기존 통계적 메모리의 분산을 삭제하며, 상기 추가 통계량의 평균과 기존 통계적 메모리의 평균의 차이를 제곱하고 상기 추가 통계량의 분산을 더한 값에 상기 쓰기 위치에 대한 확률을 곱한 값만큼 추가하여 갱신된 통계적 메모리의 분산을 획득하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 2항에 있어서, 상기 읽기 확률 계산부는, 통계적 메모리의 상기 평균, 상기 공분산, 상기 읽기용 파라미터의 평균키, 공분산키를 사용하여 통계적 메모리 위치에서의 정규 분포 확률의 비율로 읽기 위치의 확률을 계산하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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제 2항에 있어서, 상기 읽기 통계량 결정부는, 상기 읽기용 파라미터의 공분산키 역수와 통계적 메모리 공분산 역수의 비율에 따라 상기 읽기용 파라미터의 평균키와 메모리의 평균을 선형 결합한 값의 기대값인 읽기 통계적 값의 평균과, 상기 읽기용 파라미터의 공분산키와 통계적 메모리 공분산의 조화 평균의 기대값인 읽기 통계적 값의 공분산을 이용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 장치
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불확실성 추정부가 외부 입력 신호로부터 입력 신호의 불확실성 정보를 추정하여 입력 신호의 불확실성 정보를 제공하는 단계; 쓰기 제어부가 상기 외부 입력 신호와 상기 불확실성 정보를 사용하여 상기 통계적 메모리 쓰기용 파라미터들을 생성하는 상기 외부 입력 신호의 통계량을 변환하여 추가 통계량을 생성하는 단계; 쓰기 확률 계산부가 상기 쓰기용 파라미터들을 사용하여 상기 통계적 메모리 쓰기 위치에 대한 확률을 계산하는 단계; 및 통계량 갱신부가 상기 쓰기 위치의 확률에 대응되는 통계적 메모리의 위치에 저장된 신호의 통계적 값을 상기 추가 통계량의 평균과 공분산으로 갱신하는 단계;를 포함하는 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 10항에 있어서, 읽기 제어부가 상기 외부 입력 신호와 상기 불확실성 추정부를 통해 제공되는 상기 불확실성 정보를 사용하여 상기 통계적 메모리 읽기용 파라미터들을 생성하는 단계; 및읽기 확률 계산부가 상기 읽기 제어부를 통해 제공된 상기 읽기용 파라미터들을 사용하여 상기 통계적 메모리 읽기 위치의 확률을 계산하는 단계; 및읽기 통계량 결정부가 상기 계산된 읽기 위치의 확률에 대응되는 통계적 메모리의 위치에 저장된 신호의 평균과 분산으로 이루어진 통계적 값을 획득하는 단계; 및 상기 읽기 제어부가 읽기 통계량 결정부에서 획득한 통계적 값을 이용하여 외부 출력 신호를 생성하는 단계;를 포함하는 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 10항에 있어서, 상기 불확실성 추정하는 단계는, 칼만 필터를 이용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 10항에 있어서, 상기 외부 입력 신호의 불확실성 정보는 잡음의 평균과 분산인 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 11항에 있어서, 상기 외부 출력 신호를 생성하는 단계는 LSTM(Long Short-Term Memory) 구조의 순환 신경망을 다수 계층을 쌓은 다음 최종 계층에서 선형 변환으로 구성된 신경망을 사용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 10항에 있어서, 상기 통계적 메모리 쓰기 위치에 대한 확률을 계산하는 단계는, 통계적 메모리의 상기 평균, 상기 공분산, 상기 쓰기용 파라미터의 평균키, 공분산키를 사용하여 통계적 메모리 위치에서의 정규 분포 확률의 비율로 쓰기 위치에 대한 확률을 계산하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 10항에 있어서, 상기 통계적 메모리의 통계적 값을 갱신하는 단계는, 상기 쓰기용 파라미터의 지움 가중치에 상기 쓰기용 파라미터의 삭제 상수를 곱한 값의 비율로 기존 통계적 메모리의 평균을 삭제하고 상기 추가 통계량의 평균에 상기 쓰기 위치에 대한 확률을 곱한 값만큼 추가하여 갱신된 통계적 메모리의 평균을 획득하고, 상기 쓰기용 파라미터 지움 가중치와 기존 통계적 메모리의 평균 차이를 제곱하고 상기 쓰기용 파라미터의 삭제 상수를 곱한 값의 비율만큼 기존 통계적 메모리의 분산을 삭제하며, 상기 추가 통계량의 평균과 기존 통계적 메모리의 평균의 차이를 제곱하고 상기 추가 통계량의 분산을 더한 값에 상기 쓰기 위치에 대한 확률을 곱한 값만큼 추가하여 갱신된 통계적 메모리의 분산을 획득하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 11항에 있어서, 상기 읽기 통계적 값을 계산하는 단계는, 통계적 메모리의 상기 평균, 상기 공분산, 상기 읽기용 파라미터의 평균키, 공분산키를 사용하여 통계적 메모리 위치에서의 정규 분포 확률의 비율로 읽기 위치의 확률을 계산하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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제 11항에 있어서, 상기 외부 출력 신호를 생성하는 단계는, 상기 읽기용 파라미터의 공분산키 역수와 통계적 메모리 공분산 역수의 비율에 따라 상기 읽기용 파라미터의 평균키와 메모리의 평균을 선형 결합한 값의 기대값인 읽기 통계적 값의 평균과, 상기 읽기용 파라미터의 공분산키와 통계적 메모리 공분산의 조화 평균의 기대값인 읽기 통계적 값의 공분산을 이용하는 것인 통계적 메모리 네트워크 방법
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