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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 675 - 678 (4page)
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We propose that a quantized learning equation for machine learning on an embedded system, in this paper. The proposed learning scheme can minimize quantization errors and is suitable for embedded systems when quantization is composed of integer or fixed-point fraction values applied to an optimization algorithm. Moreover, by the proposed methodology, it is possible to implement a machine learning algorithm capable of exhibiting sufficient optimization performance even in low-performance hardware. The simulation results show that the optimization solver based on the proposed quantized method provides sufficient performance.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 양자화 및 주요 양자화 연산 정의
Ⅲ. 학습 방정식의 양자화
Ⅳ. 실험결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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