논문(Article) 번호 2400673에서 종혁 박(Jonghyuk Park), 성준 김(Sungjoon Kim), 우영 최(Woo Young Choi)는 스파이킹 신경망(SNNs)에서 벡터-행렬 곱셈 성능을 최적화하면서 저전력 소비를 보장하는 뉴런 회로를 제시한다. 본 연구는 다수의 시냅스 어레이와 뉴런의 통합 과정에서 발생하는 비선형 연산을 방지하도록 배치된 CMOS 뉴런 회로를 통해 고정밀 SNN 시스템 정확도의 달성을 검증한다.

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