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single_layer_sim는 simulator 인스턴스의 run(..)(line 50:57) 메서드로부터 최초 생성된다.__init__(..) across line 13:6918-20: Systolic Array의 구성 요소 인스턴스(피연산자 매트릭스, OS dataflow systolic compute, 이중버퍼 스크래치패드 메모리) 24-64: 리포트에 작성될 수치 변수 생성 66-69: 동작 관련 플래그 초기화set_params(..) across line 71:97이것 역시 이전의 동일한 이름을 가진 메서드처럼 파라미터를 세팅한다. 대신 계산 유닛이나 피연산자 매트릭스에 설정 파일에 있는 파라미터를 매핑한다는 점이 다르다. 93-94: Systolic Array의 행과 열 크기를 가져와 num..

게재 정보성격: 저널저널명: IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS, VOL. 33, NO.5, MAY 2022저자: Malu Zhang 외 10인요약Spiking Neural Network(SNN)은 생물학적으로 타당하고, 스파이크 활용 특성 덕분에 초저전력 이벤트 기반 처리에 유용SNN 역시 Artificial Neural Network(ANN)처럼 심층 구조를 통한 성능 향상을 기대할 수 있으나, 실제 훈련은 ANN이 하는 것을 그대로 적용할 수 없음본 연구에서는 이에 착안하여 다음과 같은 기여를 하였음:왜 기존 error Backpropagation(BP)는 DeepSNNs에서 잘 동작하지 않는가에 대한 탐구해당 문제를 해결하기 위한..

__init__(..) across line 9:22몇 가지 플래그 변수를 초기화하고 설정과 토폴로지에 대한 인스턴스 생성 특이하게 scale_sim에서도 생성했던 설정과 토폴로지 인스턴스를 여기서도 생성한다. 레이어 별로 동작하기 위한 빈 배열을 하나 생성한다.set_params(..) across line 25:43여기선 설정과 토폴로지에 대한 변수에 scale_sim에서 생성했던 것을 할당한다. 여러 사람이 개발하면서 코드가 꼬였나싶다. 그 외 시뮬레이터에 필요한 외부 파라미터를 설정한다.run(..) across line 46:10750-57: 실제로는 레이어 별로 시뮬레이션이 실행되기에 layer_sim(-) 인스턴스를 레이어 별로 생성하고 파라미터를 초기화한다. 71-103: 레이어 시뮬레이션..