理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    以軟體模型為基礎的二元化類神經網路FPGA實現及驗證之研究
    (2018) 林琮憲; Lin, Tsung-Xian
    本論文主要提出一個以C語言為基礎的模型,能夠使深度學習模型架構更容易在硬體電路上實現並驗證。一般深度學習硬體實現方式是從類神經網路模型架構中取出參數,並實現於硬體電路上,但是一個典型的類神經網路模型會擁有龐大的參數及複雜的格式,再加上深度學習軟體都是在高階語言的環境下所架設,內部運作方式複雜,若直接在硬體電路上匯入參數會相當困難。本論文提出一個以C語言為基礎的模型來簡化深度學習硬體設計,由於C語言之架構與硬體描述語言(Verilog)相似,因此本論文以C語言做為實現網路模型之軟體,使得硬體電路在實現網路架構上更加容易。 本論文以一般的摺積類神經網路應用於圖像之辨識模型為例,由於一般的摺積類神經網路之權重為浮點數,在硬體上佔用許多的記憶體資源及複雜的運算。因此本論文採用二元化類神經網路之法則,以Sign Function將32bit浮點數簡化為1bit二進制碼。本論文的運算方式基於以乘法器及加法器做運算,以驗證硬體的正確性。 由本論文實驗可知,在C語言的實現成功後,相關的硬體驗證可更有效率且正確。