스파이킹 신경망 기술과 공학적 응용 = Spiking Neural Networks and engineering Applications
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발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
300
자료형태
학술저널
수록면
7-29(23쪽)
제공처
최근 성능과 효율 면에서 큰 발전을 이룬 심층 신경망과 더불어 인간의 생물학적 뉴런 특성을 반영한 스파이킹 신경망이 현실에서 발생하는 복잡한 문제들을 효과적으로 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있다. 본고에서는 스파이크의 개념, 동작 원리, 뉴럴 코드 및 스파이킹 신경망 학습기법에 대해 개괄적으로 소개한다. 또한 스파이킹 신경망의 주요 특성인 희소성과 정적 제어 기법이 뉴로모픽 하드웨어의 저전력 동작을 뒷받침하는 이론적 배경도 설명한다. 마지막으로 로봇과 오픈소스 소프트웨어 프레임워크를 포함한 스파이킹 신경망의 다양한 공학적 활용 분야를 소개하고 통신 프로토콜에 스파이킹 신경망을 적용하는 새로운 연구 주제에 대해서도 논한다.
더보기In addition to deep neural networks, which have made great progress in performance and efficiency in recent years, spiking neural networks, which reflect the characteristics of human biological neurons, have been attracting attention as an alternative to effectively solve complex problems in the real world. This article provides an overview of the concept of spikes, the principle of operation, neural codes, and training techniques for spiking neural networks. Next, we describe the theoretical background of how sparsity and static suppression techniques, which are key characteristics of spiking neural networks, support the low-power behavior of neuromorphic hardware. Finally, we present various engineering applications of spiking neural networks, including robotics and open-source software frameworks, and discuss emerging research topics in the application of spiking neural networks to communication protocols.
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