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조덕연 ( Dukyun Cho ),이유정 ( Youjung Lee ),김응수 ( Eungsoo Kim ) 한국감성과학회 1999 춘계학술대회 Vol.1999 No.-
본 논문에서는 고차 뇌 정보처리연구의 일환으로서, 통신 및 정보이론 분야에서 신호간의 확률적 상관성을 나타내는 지표로 많이 활용되는 상호정보(mutual information)를 이용하여 청각자극을 받은 뇌파의 정보이동(information flow)을 분석하였다. 청각자극에 따른 뇌파의 정보이동을 분석한 결과, 자극에 따른 각 상태에서의 확률적 관계의 흐름에 차이가 있음을 볼 수 있었다.
김응수,조덕연 선문대학교 1998 공과대학논문집 Vol.1 No.1
신경회로망의 하드웨어 구현시에는 동시에 병렬적으로 연산을 하기 위해 많은 수의 연산기들을 집적하게 된다. 확률 펄스 연산을 이용하면 연산기의 크기를 상당히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이러한 확률연산 방법 중에 서도 수의 표현범위가 넓은 펄스 비를 이용 연산기 회로를 제안한다. 설계한 연산기를 이용하여 구성한 뉴런 모델 을 제안하고 이를 학습하기 위한 역전파 학습 알고리즘을 유도한다. 제안된 펄스 비를 이용한 역전파 학습 알고리즘을 숫자 인식에 적용하여 성능을 확인하였다. In hardware implementation of Neural Networks, a number of arithmetic units should be integrated to meet the required huge amounts of iterative computation. By stochastic pulse arithmetic, the size of arithmetic units can be implemented with very small number of gates. In this paper, we propose circuits to implement the basic operators such as a multiplier, an adder, and a divider with pulse ratio method in stochastic pulse arithmetic. We also propose a neuron model and derive a learning algorithm based on backpropagation. Finally, we simulate the proposed learning algorithm to analyze the performance on the digit recognition.