최적화된 딥 네트워크 처리를 위한 그래프 매칭

• Main Authors: BRETERNITZ MAURICIO, DAGA MAYANK
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 07.01.2020
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

기계 학습을 통한 향상된 해상도의 비디오 및 보안을 위한 시스템, 장치 및 방법이 개시된다. 시스템은 신경 네트워크의 소스 코드 표현을 수신하도록 구성된다. 하나의 실시형태에서, 소스 코드 표현은 방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph)(DAG)이다. 시스템은 소스 코드 표현이 하나 이상의 패턴 중의 어느 것을 포함하는지를 판정하며, 각각의 패턴은 2개 이상의 인접 계층을 포함한다. 시스템은 또한 각각의 패턴에 대해 검출된 패턴을 대체할 결합 계층을 식별한다. 하나 이상의 패턴의 임의의 발생이 소스 코드 표현에서 검출되는 경우, 시스템은 각각의 패턴을 대응하는 결합 계층으로 대체한다. 또한, 시스템은 신경 네트워크의 최적화된 표현을 생성하며, 여기서 최적화된 표현은 임의의 검출된 패턴에 대한 대체를 포함한다. 최적화된 표현은 신경 네트워크의 실행가능한 버전을 생성하는데 이용될 수 있다. Systems, apparatuses, and methods for enhanced resolution video and security via machine learning are disclosed. A system is configured to receive a source code representation of a neural network. In one embodiment, the source code representation is a directed acyclic graph (DAG). The system determines if the source code representation includes any of one or more patterns, with each pattern including two or more adjacent layers. The system also identifies, for each pattern, a combined layer with which to replace the detected pattern. If any occurrences of the one or more patterns are detected in the source code representation, the system replaces each pattern with a corresponding combined layer. Additionally, the system generates an optimized representation of the neural network, wherein the optimized representation includes replacements for any detected patterns. The optimized representation can be utilized to generate an executable version of the neural network.