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학습과 시험과정 일체형 신경회로망의 하드웨어 구현
The Implementation of Digital Neural Network with identical Learning and Testing Phase

박인정   (정회원, 단국대학교 전자공학과  ); 이천우   (정회원, 단국대학교 전자공학과  );
  • 초록

    신경회로망은 학습 시에는 입력패턴이 변하지 않고 조정된 결합계수 값을 레지스터에 저장시키며, 시험시에는 반대로 결합계수가 고정되고, 레지스터에 입력패턴을 기억시킴으로써 학습과 시험 뉴런회로를 공유할 수 있는 특성을 가지고 있다. 본 연구에서는 신경회로망의 이러한 특성을 고찰하여, 신경회로망 구현시 게이트의 수를 줄일 수 있으며, 학습(learning) 및 시험(testing)시의 연산처리 시간을 단축시키기 위하여 곱셈연산 대신 어드레싱 LUT를 사용하여 학습과 시험이 동일한 신경회로망에서 수행할 수 있는 일체형 디지털 신경회로망 구현을 제안하였다. 제안한 신경회로망의 동작을 검증하기 위하여 수정된 오차역전파 학습 알고리듬에 의한 학습과정을 소프트웨어와 VHDL로 시뮬레이션 하였다. 7-segment 인식기 학습을 비교 검토한 결과, 입력패턴에 따라 다소 학습시간 및 학습횟수의 차이는 있지만 대체로 반복회수는 1000∼10000회 정도로 학습시간은 4∼20㎲로 나타났다. 신경회로망의 동작이 소프트웨어 시뮬레이션 학습 진행 상황과 동일하게 학습됨을 알 수 있었고 구현한 신경회로망이 정상적으로 수행됨을 확인하였으며, 또한 초기치 변화에 대한 실험에서도 초기치의 변화에 구애받지 않고 원활하게 학습되었다. 또한 본논문에서 구현된 신경회로망은 기존의 보드형 신경회로망보다 적은 수의 소자로 구현됨을 보였다.


    In this paper, a distributed arithmetic digital neural network with learning and testing phase implemented in a body has been studied. The proposed technique is based on the two facts; one is that the weighting coefficients adjusted will be stored in registers without shift, because input values or input patterns are not changed while learning and the other is that the input patterns stored in registers are not changed while testing. The proposed digital neural network is simulated by hardware description language such as VHDL and verified the performance that the neural network was applied to the recognition of seven-segment. To verify proposed neural networks, we compared the learning process of modified perceptron learning algorithm simulated by software with VHDL for 7-segment number recognizer. The results are as follows: There was a little difference in learning time and iteration numbers according to the input pattern, but generally the iteration numbers are 1000 to 10000 and the learning time is 4 to 200 $\mu\textrm{s}$ . So we knew that the operation of the neural network is learned in the same way with the learning of software simulation, and the proposed neural networks are properly operated. And also the implemented neural network can be built with less amounts of components compared with board system neural network.


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