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확률 연산을 이용한 볼츠만 머신
Boltzmann machine using Stochastic Computation

이일완    (서울대학교 반도체공동연구소 및 전자공학과   ); 채수익    (서울대학교 반도체공동연구소 및 전자공학과  );
  • 초록

    Stochastic computation is adopted to reduce the silicon area of the multipliers in implementing neural network in VLSI. In addition to this advantage, the stochastic computation has inherent random errors which is required for implementing Boltzmann machine. This random noise is useful for the simulated annealing which is employed to achieve the global minimum for the Boltzmann Machine. In this paper, we propose a method to implement the Boltzmann machine with stochastic computation and discuss the addition problem in stochastic computation and its simulated annealing in detail. According to this analysis Boltzmann machine using stochastic computation is suitable for the pattern recognition/completion problems. We have verified these results through the simulations for XOR, full adder and digit recognition problems, which are typical of the pattern recognition/completion problems.


 저자의 다른 논문

  • 이일완 (2)

    1. 1996 "동영상 전화기용 다중 스레드 비디오 코딩 프로세서" 電子工學會論文誌. Jounnal of the Korea institute of telematics and electronics. A. A a33 (5): 155~164    
    2. 1997 "거리 근사를 이용하는 고속 최근 이웃 탐색 분류기에 관한 연구" 電子工學會論文誌. Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics. C c34 (2): 71~79    
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