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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최세진 (서경대학교 컴퓨터공학과) 정준모 (서경대학교 전자공학과)
저널정보
(사)국제문화기술진흥원 문화기술의 융합 문화기술의 융합 제3권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
171 - 175 (5page)

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최근 CNN(Convolutional Neural Network)의 구조가 복잡해지고 신견망의 깊이가 깊어지고 있다. 이에 따라 신경망의 학습에 요구되는 연산량 및 학습 시간이 증가하게 되었다. 최근 GPGPU 및 FPGA를 이용하여 신경망의 학습 속도를 가속화 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 NVIDIA GPGPU를 제어하는 CUDA를 이용하여 CNN의 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 가속화하는 방법을 제시한다. 특징추출부와 분류부에 대한 연산을 GPGPU의 블록 및 스레드로 할당하여 병렬로 처리하였다. 본 논문에서 제안하는 방법과 기존 CPU를 이용하여 CNN을 학습하여 학습 속도를 비교하였다. MNIST 데이터세트에 대하여 총 5 epoch을 학습한 결과 제안하는 방법이 CPU를 이용하여 학습한 방법에 비하여 약 314% 정도 학습 속도가 향상된 것을 확인하였다.
#합성곱 #맥스 풀링

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G. Eason / 1955 / On certain integrals of Lipschitz-Hankel type involving products of Bessel functions / Phil. Trans. Roy. Soc. London A247:529~551 google schola J. Clerk Maxwell / 1892 / A Treatise on Electricity and Magnetism, vol. 2 / Clarendon :68~73 google schola I.S. Jacobs / 1963 / Magnetism, vol. III / Academic :271~350 google schola K. Elissa / Title of paper if known google schola R. Nicole / Title of paper with only first word capitalized / J. Name Stand. Abbrev google schola

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