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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김재주 (성균관대학교) 한환수 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제3호
발행연도
2016.3
수록면
127 - 132 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2016

GPGPU를 활용한 인공신경망 예측기반 텍스트 압축기법
김재주 ,  한환수 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016.03 학술저널
GPGPU를 활용한 인공신경망 예측기반 텍스트 압축기법
김재주 반도체디스플레이공 2016.01 학위논문

2015

GPGPU를 활용한 인공신경망 예측기반 텍스트 압축기법
김재주 ,  한환수 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
인공신경망을 압축에 적용하여 더 높은 압축 성능을 보이기 위한 알고리즘들이 몇 가지 연구되어 있다. 그러나 그동안 이러한 알고리즘들은 한정된 계산 능력의 하드웨어를 가지고 있기에 작은 크기의 신경망을 사용할 수밖에 없었으며 적용하는 대상 역시 실제로 사용하기에는 너무 작은 크기의 파일들이었다. 본 논문에서는 GPGPU의 계산능력을 신경망 학습에 이용하여 만든 텍스트 문맥 기반 문자 등장확률 예측기와 함께 허프만 부호화의 성능을 높일 수 있는 변환 방법을 제시한다. 앞먹임 신경망과 GRU회귀 신경망에 대해 실험을 수행하였으며, 회귀 신경망 모델은 앞먹임 신경망에 비해 뛰어난 예측 성공률과 압축률을 보였다.
#인공신경망 #앞먹임 신경망 #회귀신경망 #텍스트 압축 #자연어 압축 #허프만 부호화 #엔트로피 코딩 #배치 정규화 #artificial neural network #feedforward neural network #recurrent neural network #text compression #natural language compression #huffman coding #entropy coding #batch normalization

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 확률 예측기로서의 인공신경망
3. 확률 예측기를 사용한 엔트로피 변환
4. 실험설계
5. 실험결과
6. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
NVIDIA's Next Generation CUDA Compute Architecture: Fermi, v1.1, [Online] Available: http://www. nvidia.com (downloaded 2015, August 21) Patel, R., Zhang, Y., Mak, J., Davidson, A., & Owens, J. D., "Parallel lossless data compression on the GPU," Proc. of Innovative Parallel Computing, 2012. google schola Huffman, David A., "A method for the construction of minimum redundancy codes," Proc. of the IRE, Vol. 40, No. 9, pp. 1098-1101, 1952. google schola Schmidhuber, Jürgen, et al., "Predictive Coding with Neural Nets: Application to Text Compression," Advances in neural information processing systems, pp. 1047-1054. 1995. google schola J. Kim, H. Han, "GPGPU-Accelerated Neural Predictive Coding for Text Compression," Proc. of the KIISE Computer Congress, 2015. (in Korean) google schola

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