경계값을 이용한 이진 인공신경망 학습 방법

기술 요약기존 인공신경망 학습 방식은 대량 연산 시 비효율적이고, 하드웨어 기반 이진 인공신경망은 제조 공정 편차로 인식률 저하 문제를 겪습니다. 본 기술은 경계값을 이용한 이진 인공신경망 학습 방법을 제공합니다. 이는 시냅스 어레이의 두 가지 전도성 상태만을 활용하여 반도체 칩의 공정 편차를 극복하고, 가중치 상태 업데이트를 효율적으로 결정합니다. 결과적으로 학습 속도와 정확성을 동시에 향상시키며, 하드웨어에서 인공신경망 구현 시 시간과 에너지 소모를 크게 줄일 수 있습니다. 인공지능 반도체 등 다양한 AI 분야에 적용 가능한 핵심 기술입니다.