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- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.1
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
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A derivation method for a quantized gradient for machine learning on an embedded system is proposed, in this paper. The proposed differentiation method induces the quantized gradient vector to an objective function and provides that the validation of the directional derivation. Moreover, mathematical analysis shows that the sequence yielded by the learning equation based on the proposed quantization converges to the optimal point of the quantized objective function when the quantized parameter is sufficiently large. The simulation result shows that the optimization solver based on the proposed quantized method represents sufficient performance in comparison to the conventional method based on the floating-point system.
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R. M. Gray / 2006 / Quantization / Journal of IEEE Transaction on Information Theory 44(6):2325~2383
D. Alistarh / 2017 / QSGD : Communication-efficient Sgd via Gradient Quantization and Encoding / Journal of Advances in Neural Information Processing Systems 30:1709~1720
Y. Benyamini / 1998 / Geometric Nonlinear Functional Analysis: Volume 1 / American Mathematical Society Colloquium Publications
Y. S. Boutalis / 1989 / A Fast Multichannel Approach to Adaptive Image Estimation / Journal of IEEE Transaction on Acoustics, Speech, and Signal Processing 37(7):1090~1098
S. Cho / 1998 / Self-organizing Map with Time-invariant Learning Rate and Its Exponential Stability Analysis / Journal of Neurocomputing 19(21):1~11
D. Alistarh / 2017 / QSGD : Communication-efficient Sgd via Gradient Quantization and Encoding / Journal of Advances in Neural Information Processing Systems 30:1709~1720
Y. Benyamini / 1998 / Geometric Nonlinear Functional Analysis: Volume 1 / American Mathematical Society Colloquium Publications
Y. S. Boutalis / 1989 / A Fast Multichannel Approach to Adaptive Image Estimation / Journal of IEEE Transaction on Acoustics, Speech, and Signal Processing 37(7):1090~1098
S. Cho / 1998 / Self-organizing Map with Time-invariant Learning Rate and Its Exponential Stability Analysis / Journal of Neurocomputing 19(21):1~11
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