비선형 패턴 분류를 위한 FPGA를 이용한신경회로망 시스템 구현 (Implementation of a Feed-Forward Neural Network on an FPGA Chip for Classification of Nonlinear Patterns)

서지정보

· 발행기관 : 대한전자공학회
· 수록지 정보 : 전자공학회논문지 - SD / 45권 / 1호 / 20 ~ 27페이지
· 저자명 : 이운규, 김정섭, 정슬

초록

본 논문에서는 비선형 패턴 분류를 위해 FPGA 칩에 신경회로망을 구현하였다. 병렬처리 연산을 위해 순방향 신경회로망이 구현 되었다. 신경망의 학습을 off-line으로 한 다음에 가중치 값들을 저장하여 사용한다. 예로서, AND와 XOR 논리의 패턴 구분이 수행된다. 실험결과를 통해 FPGA에 구현된 신경회로망이 잘 작동하는 것을 검증하였다.

영어초록

In this paper, a nonlinear classifier of a feed-forward neural network is implemented on an FPGA chip. The feedforward neural network is implemented in hardware for fast parallel processing. After off line training of neural network, weight values are saved and used to perform forward propagation of neural processing. As an example, AND and XOR digital logic classification is conducted in off line, and then weight values are used in neural network. Experiments are conducted successfully and confirmed that the FPGA neural network hardware works well.

참고자료

· 없음