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기술분류 정보통신 > 소프트웨어 > 임베디드 SW
출원명칭 양자화 기계학습 알고리즘 최적화 장치 및 방법
출원번호 2020-0046724
출원일자 2020-04-17
등록명칭 양자화 기계학습 알고리즘 최적화 장치 및 방법
등록번호 2413033
등록일자 2022-06-21
초록내용 본 발명은 최적화 알고리즘에 적용되는 정수 또는 고정 소수점 분수 값으로 구성된 양자화 매개 변수에서 발생하는 수렴 오류를 보상하고 국소 최소값의 견고성을위한 언덕 오르기(Hill-Climbing) 특성을 포함하는 수렴 오류를 보상하는 방법론이다. 확률 미분에 기반한 미분 가능 조건을 통해 , 양자화로 인한 오차 보상을 기존 알고리즘에서 도출된 탐색 방향에 대한 직교 벡터를 사용하여 기계학습의 탐색 성능을 높이도록 한다. 본 발명을 통해, 낮은 성능의 하드웨어에서도 충분한 최적화 성능을 나타낼 수 있는 기계학습 알고리즘이 구현 가능하도록 한다.