심층 신경망 학습 장치

Abstract

본 발명의 심층 신경망 학습 장치 및 그 방법은 난수 발생기(Pseudo Random Number Generator)를 적용하여 외부 메모리 접근양을 줄임으로써, 심층 신경망 학습 시, 전력 소모를 줄이고 학습 속도를 개선할 수 있다. 이로 인해, 본 발명은 온-칩 러닝 및 실시간 재학습이 가능하며, 모바일 기기에서도 동작 가능한 장점이 있다. 또한, 본 발명의 심층 신경망 학습 장치 및 그 방법은 즉시 학습 방법(DFA: Direct Feedback Alignment) 알고리즘을 응용한 PDFA(Pipelined Direct Feedback Alignment) 알고리즘을 적용함으로써, 전력 소모가 적고 학습 속도가 빠른 장점이 있다. 이로 인해, 본 발명은 네트워크 학습을 빠르게 수행함으로써, 빠른 재학습을 요구하는 어플리케이션(application)(예컨대, 객체 추적 어플리케이션 등)에서, DNN을 활용할 수 있는 장점이 있다. 또한, 본 발명의 심층 신경망 학습 장치는 이형 코어 아키텍처를 적용함으로써, 면적 및 에너지 효율을 향상시킬 수 있는 장점이 있다.