On the Digital Implementation of the Sigmoid function

시그모이드 함수의 디지털 구현에 관한 연구

In this paper, we implemented sigmoid active function which make it difficult to design of the digital neuron networks. Therefore, we designed of the high speed processing of the sigmoid function in order to digital neural networks. we designed of the MAC(Multiplier and Accumulator) operation unit used residue number system without carry propagation for the high speed operation. we designed of MAC operation unit and sigmoid processing unit are proved that it could run of the high speed. On the simulation, the faster than 4.6ns on the each order, we expected that it adapted to the implementation of the high speed digital neural network.

디지털 신경회로망의 구현에 있어 시그모이드 함수의 구현은 매우 복잡하고 구현하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 디지털 신경회로망 구현에 문제가 되는 시그모이드 함수처리를 위한 설계 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 잉여수계를 이용하여 MAC(Multiplier and Accumulator) 연산 시, 캐리 전파 없이 고속의 연산을 수행할 수 있고 시그모이드 함수처리를 고속으로 수행할 수 있다. 모의실험결과, 각각의 신경 프로세스에 있어서 4.6nsec 이상의 속도를 보임으로써 고속디지털 신경회로망 구현에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.