| IP명 | Delta-Rule-based Weight Calibration for Low-Power SNN System | ||
|---|---|---|---|
| Category | Mixed | Application | AI |
| 실설계면적 | 4000㎛ X 4000㎛ | 공급 전압 | 1/1.8V |
| IP유형 | Hard IP | 동작속도 | 100MHz |
| 검증단계 | Simulation | 참여공정 | SS28-2501 |
| IP개요 | 본 연구는 델타 규칙 기반 보정을 적용한 저전력 스파이킹 신경망(SNN) 시스템을 제안한다. 곱셈 대신 펄스 기반 계산(PDC)을 사용해 연산 및 메모리 기능을 통합한 카운터 기반 가중치 보정 셀을 설계하였다. 해당 구조는 실시간 가중치 업데이트가 가능하며, 최대 99%의 에너지 절감을 기대할 수 있다. 제안된 SNN은 MNIST 데이터셋으로 훈련되었고, 28nm CMOS 공정에서 구현되었다. 다양한 환경에서도 94~95%의 높은 정확도를 유지한다. | ||
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