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훈련된 심층 신경망의 압축 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020015663
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 훈련된 심층 신경망(trained deep neuralnetwork)의 압축 장치 및 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 압축 장치는, 멀티미디어 콘텐츠의 처리를 위한 훈련된 심층 신경망을 기술하는 가중치 매트릭스(weight matrix)를 간략화하기 위한 파라미터 축소 유닛(parameter reduction unit), 상기 파라미터 축소 유닛에 의하여 축소된 상기 가중치 매트릭스를 양자화하기 위한 양자화 유닛(quantization unit) 및 상기 양자화 유닛에 의하여 양자화된 가중치 매트릭스를 소정의 방향으로 스캔한 다음, 스캔된 가중치들을 순차적으로 엔트로피 코딩하여 비트스트림으로 출력하기 위한 엔트로피 코딩 유닛(entropy coding unit)을 포함하고, 상기 파라미터 축소 유닛은, 가지치기(pruning) 기법 및 저계층 근사화(low rank approximation) 기법 중에서 적어도 하나의 기법을 이용한다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) H04N 21/235 (2011.01.01) H04N 21/234 (2014.01.01) H04N 21/2343 (2011.01.01) H04N 19/157 (2014.01.01) H04N 19/124 (2014.01.01) G06N 3/063 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01) H04N 19/85 (2014.01.01) H04N 19/184 (2014.01.01) H04N 19/44 (2014.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200035403 (2020.03.24)
출원인 (주)인시그널, 한국항공대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0115239 (2020.10.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190034096   |   2019.03.26
대한민국  |   1020190077711   |   2019.06.28
대한민국  |   1020190134144   |   2019.10.25
대한민국  |   1020190087915   |   2019.07.19
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.03.24)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 (주)인시그널 대한민국 서울특별시 구
2 한국항공대학교산학협력단 대한민국 경기도 고양시 덕양구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문현철 광주광역시 광산구
2 김재곤 경기도 고양시 일산동구
3 천승문 경기도 수원시 장안구
4 고현철 제주특별자치도 제주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤승환 대한민국 서울 서초구 청계산로 ***(신원동) 내곡드림시티 II *층 ***호(리앤윤 특허법률사무소)
2 이광직 대한민국 서울 서초구 청계산로 ***(신원동) 내곡드림시티 II *층 ***호(리앤윤 특허법률사무소)
3 박진석 대한민국 서울 서초구 청계산로 ***(신원동) 내곡드림시티* *층 ***호(리앤윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.03.24 수리 (Accepted) 1-1-2020-0306464-32
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번호 청구항
1 1
심층 신경망을 기술하는 가중치 매트릭스(weight matrix)를 간략화하기 위한 파라미터 축소 유닛(parameter reduction unit);상기 파라미터 축소 유닛에 의하여 축소된 상기 가중치 매트릭스를 양자화하기 위한 양자화 유닛(quantization unit); 및상기 양자화 유닛에 의하여 양자화된 가중치 매트릭스를 소정의 방향으로 스캔한 다음, 스캔된 가중치들을 순차적으로 엔트로피 코딩하여 비트스트림으로 출력하기 위한 엔트로피 코딩 유닛(entropy coding unit)을 포함하고, 상기 파라미터 축소 유닛은 가지치기(pruning) 기법 및 저계층 근사화(low rank approximation) 기법 중에서 적어도 하나의 기법을 이용하여 상기 가중치 매트릭스를 간략화하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망의 압축 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 파라미터 축소 유닛은 상기 가중치 매트릭스의 간략화에 사용한 기법을 지시하는 정보를 출력하는 것을 특징으로 하는 심층 신경망의 압축 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 저계층 근사화 기법은, 상기 훈련된 심층 신경망의 최초 가중치 매트릭스(original weight matrix)를, 복수 개의 보다 낮은 차원의 저차원 가중치 매트릭스(low rank weight matrix)로 분해하여 표현하는 것을 특징으로 하는 훈련된 심층 신경망의 압축 장치
4 4
제3항에 있어서,상기 파라미터 축소 유닛은, 상기 저계층 근사화 기법에서 사용되는 순환 오퍼레이터(circulant operator), 랭크값(rank value), 상기 최초 가중치 매트릭스의 차원과 형상(dimension and shape) 정보 및 리쉐이핑 모드(reshaping mode) 중에서, 하나 이상을 출력하는 것을 특징으로 하는 훈련된 심층 신경망의 압축 장치
5 5
훈련된 심층 신경망을 기술하는 가중치 매트릭스를 간략화하기 위한 파라미터 축소 단계;상기 파라미터 축소 단계에서 축소된 상기 가중치 매트릭스를 양자화하기 위한 양자화 단계; 및상기 양자화 단계에서 양자화된 가중치 매트릭스를 소정의 방향으로 스캔하고, 스캔된 가중치들을 순차적으로 엔트로피 코딩하여 비트스트림으로 출력하기 위한 엔트로피 코딩 단계를 포함하고, 상기 파라미터 축소 단계에서는, 가지치기(pruning) 기법 및 저계층 근사화(Low Rank Approximation) 기법 중에서 적어도 하나의 기법을 이용하는 것을 특징으로 하는 훈련된 심층 신경망의 압축 방법
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 산업통상자원부 (주)인시그널 국가표준기술력향상사업 인공지능 기반의 패턴인식 기술 국제표준화 개발