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저널정보
한국지식정보기술학회 한국지식정보기술학회 논문지 한국지식정보기술학회 논문지 제14권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
553 - 561 (9page)

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딥러닝 기반의 인공지능은 많은 응용 분야에서 성공적이었다. 이미지 분류나 물체 감지와 같은 지도 학습은 주로 비전과 자율주행 분야에 사용된다. 그리고 강화 학습은 로봇이나 에너지 최적화에 사용되고 있다. 따라서, 그 성능을 높이기 위하여 많은 연구 논문들이 신경망의 최적화에 집중하고 있다. 그러나 초당 프레임수는 겉으로는 드러나지 않은 또 하나의 중요한 성능지표이다. 이 노트는 전처리와 후처리가 초당 프레임수에 영향을 끼치는 중요한 인자임을 보이고, 신경망을 최적화하는 것으로는 전처리와 후처리를 개선할 수 없음을 보인다. 이것은 전처리와 후처리가 신경망 밖에 구성이 되어 있기 때문이다. 그래서 이 노트에서는 디지털 신호 처리 기술을 이용하여 전처리의 성능을 가속시키는 방법을 제안한다. 디지털 신호를 처리할 때, 양자화 잡음과 연산자들의 비트 길이와의 관계도 논한다. 실제 신경망의 구현은 세가지 단계로 나뉘어지는데, 전처리를 포함한 입력단, 신경망 구성부, 그리고 성능평가부로 나뉘며, 각 구성에 대하여 자세히 보여준다.

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F. Rosenblatt / 1958 / The perceptron: a probabilistic model for information storage and organization in the brain / Cornell Aeronautical Laboratory, Psychological Review 65(6):386~408 google schola M. Z. Alom / The history began from AlexNet: A comprehensive survey on deep learning approaches google schola M. Minsky / 1969 / Perceptrons:an introduction to computational geometry / The MIT Press google schola D. H. Ackley / 1985 / A learning algorithm for Boltzmann machines / Cognitive science 9(1):147~169 google schola A. Krizhevsky / Imagenet classification with deep convolutional neural networks google schola

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