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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 1,143 - 1,148 (6page)
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현재 인공지능과 딥 러닝이 사회적인 이슈로 떠오르고 있는 추세이며, 다양한 분야에 이 기술들을 응용하고 있다. 인공지능 분야의 여러 알고리즘들 중에서 각광받는 방법 중 하나는 Convolutional Neural Network이다. Convolutional Neural Network를 적은 양의 데이터에서 이용하거나, Layer의 구조가 복잡하지 않은 경우에는 학습시간이 길지 않아 속도에 크게 신경 쓰지 않아도 되지만, 학습 데이터의 크기가 크고, Layer의 구조가 복잡할수록 학습시간이 상당히 오래 걸린다. 이로 인해 GPU를 이용하여 병렬처리를 하는 방법을 많이 사용하는데, 본 논문에서는 CUDA를 이용한 Convolutional Neural Network를 구현하였으며, 비교에 사용한 Framework/Program들 보다 학습속도가 빨라지고 큰 데이터를 학습 시키는데 더욱 효율적으로 진행하도록 한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행 연구
Ⅲ. 구현 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio, and P.Haffner, “Gradient- Based Learning Applied to Document Recognition,” Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, Nov. 1998.
Patrice Y. Simard, Dave Steinkraus, John Platt, “Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis,” Proceedings of the ICDAR, pp. 958-962, 2003.
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Wikipedia. Description of GPGPU [Internet]. Available: https://ko.wikipedia.org/wiki/GPGPU.
Wikipedia. CUDA Processing Flow [Internet]. Available: https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/5/59/CUDA_processing_flow_%28En%29.PNG.
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