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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
안희준 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제22권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
17 - 24 (8page)

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최근 딥러닝, 즉 거대 또는 깊은 인공신경망을 사용한 기술이 놀라운 성능을 보이고 있고, 점차로 그 네트워크의 규모가 커지고 있다. 하지만, 신경망 크기의 증가는 계산양의 증가로 이어져서 회로의 복잡성, 가격, 발열, 실시간성 제약 등의 문제를 야기한다. 또한, 신경망 연결에는 많은 중복성이 존재한다, 본 연구에서는 이 중복성을 효과적으로 제거하여 이용하여 원 신경망의 성능과 원하는 범위안의 차이를 보이면서, 네트워크 연결의 수를 줄이는 방법을 제안하고 실험하였다. 특히, 재학습에 의하여 성능을 향상시키고, 각 계층별 차이를 고려하기 위하여 계층별 오류율을 할당하여 원하는 성능을 보장할 수 있는 간단한 방법을 제안하였다. 대표적인 영상인식 신경망구조인 FCN (전연결) 구조와 CNN (컨벌루션 신경망) 구조에서 대하여 실험한 결과 약 1/10 정도의 연결만으로도 원 신경망과 유사한 성능을 보일 수 있음을 확인하였다.
#딥러닝 #인공신경망 #컨벌류션날 네트워크 #다계층 신경망 #계산효율성 #Deep Learning #Artificial Neural Network #CNN #MLP #Computation Efficiency

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 네트워크의 특성
3. 각 단계별 세부 알고리즘
4. 다중 계층 신경망에서의 실험
5. 결론
References

참고문헌 (8)

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