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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,484 - 1,487 (4page)
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The advancement of Large Language Models (LLMs) necessitates managing billions of parameters, requiring cloud-based computational resources. Matrix decomposition and transformation techniques in linear algebra are crucial for efficient processing. However, traditional linear algebra focuses on theoretical proofs and lacks practical applicability. This study selects three key techniques from linear algebra for image compression and inverse transformations, linking theory with practice. This reinforces the mathematical foundation essential for AI development and semiconductor technology, enhancing real-world application performance. This paper demonstrates the practical value of linear algebra in modern technological advancements.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 인공지능 반도체를 위한 행렬 분해 및 변환과 직관적 이해
Ⅲ. 인공지능 반도체를 위한 행렬 분해 및 변환에 대한 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
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