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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박성우 (단국대학교) 한경호 (단국대학교) 장우영 (단국대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제10호(JKIIT, Vol.16, No.10)
발행연도
2018.10
수록면
1 - 9 (9page)
DOI
10.14801/jkiit.2018.16.10.1

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

모바일 시스템을 위한 CNN 딥 러닝 가속화 알고리즘
박성우 ,  한경호 ,  장우영 한국정보기술학회논문지 2018.10 학술저널
모바일 시스템을 위한 낮은 차수 근사와 Pruning 적용 CNN 딥 러닝 가속화 알고리즘 대한 연구
박성우 전자전기공학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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컴퓨팅 및 저장 용량이 제한된 모바일 시스템은 딥 러닝(Deep Learning) 학습과 추론을 데이터 센터에서 주로 처리한다. 따라서 모바일 시스템은 개인을 위한 특별한 인공지능 서비스를 제공하기 어렵고, 사용자들은 개인 정보를 데이터 센터로 전송하는 것을 꺼려할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모바일 시스템에서 딥 러닝의 학습(Train)과 추론(Inferencd)를 할 수 있는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network) 기반 딥 러닝 가속알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 컨볼루션 신경망에서 낮은 랭크 근사(Low-Rank Approximation)로 신경망 정보를 소수의 가중치로 집중시키고, 중요하지 않은 가중치를 제거하는 가지치기(Pruning) 기법으로 컨볼루션 신경망의 크기를 효율적으로 줄인다. 실험을 통해 제안된 알고리즘은 기존의 가지치기 알고리즘보다 추론의 속도를 1.65배 빠르며, 재학습 횟수를 1.5배 줄이고, 가중치들 저장을 위한 메모리 용량을 2배 줄일 수 있다.
#deep learning #convolutional neural network #pruning #low-rank approximation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CNN의 기본 동작과 관련 연구
Ⅲ. 모바일 시스템을 위한 CNN 가속화 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
References

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