FPGA상에서 은닉층 뉴런에 최적화된 MLP의 설계 방법

Abstract

일반적으로 신경망은 비선형성 문제를 해결하기 위해서 소프트웨어로 많이 구현되었지만, 영상처리 및 패턴인식과 같은 실시간 처리가 요구되는 응용에서는 빠른 처리가 가능한 하드웨어로 구현되고 있다. 다양한 종류의 신경망 중에서 다층 신경망(MLP:multi-layer perceptron)의 하드웨어 설계는 빠른 처리속도와 적은 면적 그리고 구현의 용이성으로 고정소수점 연산을 많이 사용하였다. 하지만 고정소수점 연산을 사용하는 하드웨어 설계는 높은 정확도의 부동소수점 연산을 많이 사용하는 소프트웨어 MLP를 쉽게 적용할 수 없는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 높은 정확도와 높은 유연성을 가지는 부동소수점 연산을 사용하면서도 은닉층 뉴런수를 주기(cycle)로 빠르게 수행하는 MLP의 완전 파이프라이닝(fully-pipelining) 설계방법을 제안한다. MLP는 주어진 문제에 의해서 자연스럽게 입력층과 출력층의 구조가 결정되지만, 은닉층 구조는 사용자에 의해서 결정된다. 그러므로 제안된 설계방법은 많은 반복수행이 요구되는 영상처리 및 패턴인식 등의 분야에서 은닉층 뉴런수를 최적화 하여 쉽게 성능 향상을 이룰 수 있다.