NEURAL NETWORK-IMPLEMENTING DEVICE AND METHOD OF OPERATING THE SAME

To provide a neural network-implementing device and a method of operating the same.SOLUTION: A neural network-implementing neuromorphic device includes: a memory in which at least one program is stored; an on-chip memory including a crossbar array circuit; and at least one processor which drives a n...

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Main Authors KWON SOONWAN, KIN HYONSHU
Format Patent
LanguageEnglish
Japanese
Published 23.12.2021
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Abstract To provide a neural network-implementing device and a method of operating the same.SOLUTION: A neural network-implementing neuromorphic device includes: a memory in which at least one program is stored; an on-chip memory including a crossbar array circuit; and at least one processor which drives a neural network by executing the at least one program. The at least one processor can store binary weight values in synapse circuits included in the crossbar array circuit, obtain an input feature map from the memory, and convert the input feature map into temporal domain binary vectors. Further, the at least one processor can provide the temporal domain binary vectors as input values of the crossbar array circuit and output an output feature map by performing a convolution computation between the binary weight values and the temporal domain binary vectors.SELECTED DRAWING: Figure 8 【課題】ニューラルネットワークを具現化する装置及びその動作方法を提供する。【解決手段】ニューラルネットワークを具現化するニューラルモルフィック装置は、少なくとも1つのプログラムが保存されたメモリ、クロスバーアレイ回路を含むオンチップメモリ、及び、少なくとも1つのプログラムを実行することにより、ニューラルネットワークを駆動する少なくとも1つのプロセッサを含み、該少なくとも1つのプロセッサは、バイナリ加重値を、クロスバーアレイ回路に含まれるシナプス回路に保存し、メモリから、入力フィーチャマップを獲得し、入力フィーチャマップを、時間ドメインバイナリベクトルに変換することができる。また、該少なくとも1つのプロセッサは、時間ドメインバイナリベクトルを、クロスバーアレイ回路の入力値として提供し、バイナリ加重値と時間ドメインバイナリベクトルとのコンボリューション演算を行うことにより、出力フィーチャマップを出力することができる。【選択図】図8
AbstractList To provide a neural network-implementing device and a method of operating the same.SOLUTION: A neural network-implementing neuromorphic device includes: a memory in which at least one program is stored; an on-chip memory including a crossbar array circuit; and at least one processor which drives a neural network by executing the at least one program. The at least one processor can store binary weight values in synapse circuits included in the crossbar array circuit, obtain an input feature map from the memory, and convert the input feature map into temporal domain binary vectors. Further, the at least one processor can provide the temporal domain binary vectors as input values of the crossbar array circuit and output an output feature map by performing a convolution computation between the binary weight values and the temporal domain binary vectors.SELECTED DRAWING: Figure 8 【課題】ニューラルネットワークを具現化する装置及びその動作方法を提供する。【解決手段】ニューラルネットワークを具現化するニューラルモルフィック装置は、少なくとも1つのプログラムが保存されたメモリ、クロスバーアレイ回路を含むオンチップメモリ、及び、少なくとも1つのプログラムを実行することにより、ニューラルネットワークを駆動する少なくとも1つのプロセッサを含み、該少なくとも1つのプロセッサは、バイナリ加重値を、クロスバーアレイ回路に含まれるシナプス回路に保存し、メモリから、入力フィーチャマップを獲得し、入力フィーチャマップを、時間ドメインバイナリベクトルに変換することができる。また、該少なくとも1つのプロセッサは、時間ドメインバイナリベクトルを、クロスバーアレイ回路の入力値として提供し、バイナリ加重値と時間ドメインバイナリベクトルとのコンボリューション演算を行うことにより、出力フィーチャマップを出力することができる。【選択図】図8
Author KWON SOONWAN
KIN HYONSHU
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