[ 0642 ] 본원 다른 곳 에서 설명 된 바 와 같 은 , 다양 한 실시 예 들 및 / 또는 사용 시나리오 들 에서 , 심층 학습 가속기 , 이를테면 PE 들 의 패브릭 ( 예컨대 , 웨이퍼 - 스케일 통합 을 통해 구현 되 고 예컨대 도 4 에 예시 된 바 와 같 음 ) 은 뉴 럴 네트워크 를 트레이닝 하 고 그리고 / 또는 트레이닝 된 뉴 럴 네트워크 에 대하 여 추론 들 을 수행 하 기 위해 사용 가능 하 다 . 일부 상황 들 에서 , 트레이닝 은 트레이닝 자극 들 에 대한 응답 으로 뉴 럴 네트워크 의 가중치 들 을 결정 하 는 것 을 포함 한다 . 다양 한 기법 들 은 , 트레이닝 , 이를테면 , SGD ( Stochastic Gradient Descent ) , MBGD ( Mini - Batch Gradient Descent ) , CPGD ( Continuous Propagation Gradient Descent ) , 및 RCP ( Reverse CheckPoint ) 에 대해 사용 가능 하 다 . 다음 으로 , CPGD 는 다른 기법 들 과 대조 되 고 , 이어서 , SGD , MBGD , CPGD 및 RCP 각각 이 더 상세히 설명 된다 .