008030805s2002        ggka    a                          KOR
■022    ▼a12269387
■245    ▼a재구성  가능한  신경회로망의  하드웨어  구현▼d동성수
■260    ▼a경기▼b용인송담대학▼c2002.
■300    ▼app.  105-114
■520    ▼aExtension  of  the  synaptic  connection  is  one  of  the  desirable  and  difficult  aspects  in  hardware  implementation  of  neural  networks.  This  paper  proposes  a  new  architecture  that  processes  synaptic  computations  in  separate  modules  in  order  to  realize  scalable  architecture.  Conventional  digital  neural  networks  have  to  change  their  design  or  provide  external  memory  when  the  number  of  required  synaptic  connection  exceeds  than  each  neuron  holds.  By  using  multiple  neurons  in  cooperative  way,  the  proposed  neural  network  can  process  synaptic  computations  in  various  conditions  without  altering  its  original  design.  Better  precisions  were  achieved  in  the  simulation  result  and  effectiveness  of  the  proposed  method  was  validated.
■650    ▼aNeural  Network
■650    ▼a신경회로망
■650    ▼aHardware  Implementation
■650    ▼a하드웨어  구현
■653    ▼a재구성▼a가능▼a신경▼a하드웨어
■700    ▼a동성수
■773    ▼t용인송담대학  論文集▼g第5集▼d2002,  12
■856    ▼uhttp://library.yasu.ac.kr/LibtechUpload/FileUploads/5-105.pdf
■SIS    ▼aS017437▼b20457▼h7▼s5