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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한양대학교 HanYang University |
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연구책임자 | 최정욱 |
참여연구자 | 심병효 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200004968 |
DB 구축일자 | 2022-07-09 |
키워드 | 엣지컴퓨팅.모델 최적·경량화.딥러닝.양자화.가지치기.Edge Computing.Model Optimization.Deep Learning.Quantization.Pruning. |
연구개발 목표 및 내용
최종 목표
딥러닝 기반 인공지능 응용의 저전력 엣지 디바이스 구현을 위한 모델 경량화 기술 연구 및 응용 개발
전체 내용
◯ 딥러닝 응용의 특성에 최적화된 모델 경량화 알고리즘 개발
■ 음성 인식, 이미지 분류, 객체 인식, 비디오 분석, 자연어 처리 등에 활용되는 최신 딥러닝 응용의 모델 구조 (CNN, Transformer) 및 데이터 특성을 분석
■ 딥러닝 응용의 구조적 특성 및 가중치 중요도 분석을 통한 고압축률 모델 가지치기 알고리즘 연구
■ 딥러닝 응용의 데이터
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