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NTIS 바로가기주관연구기관 | 한림대학교 HalLym University |
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연구책임자 | 임성훈 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202300010432 |
과제고유번호 | 1711119003 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2023-10-11 |
키워드 | 기계학습.분산 네트워크.연산부호.분산 정보압축.Machine Learning.Distributed networks.Computation Codes.Distributed source coding. |
연구개요
o 본 과제는 1) 차세대 통신 시스템의 전송률 및 네트워크의 확장성 보장과 2) 분산환경에서 기계학습을 수행하는 네트워크를 위한, “특화된 정보 압축 및 정보 전송” 원천기술을 연구함. 특히, “정보이론적 근거와 + 기계학습 알고리즘을 통한 실현”의 방법론을 활용하여, 분산 기계학습 네트워크에서 정보 압축 및 정보 전송 (transfer and processing)의 주요 문제를 새로운 관점에서 해결하는 원천기술 연구를 수행함.
o 본 과제에서는 deep neural network (DNN) autoencode
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