기계 학습 작업시 개선된 메모리 압축 전달을 위한 유사도에 기초한 특징 재정렬

• Main Authors: IVANOVIC BORIS, SINES GABOR, HARIRI ARASH, SAEEDI MEHDI
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 06.12.2022
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; PHYSICS

기계 학습 신경망 동작을 실행하는 처리 장치는 메모리 및 프로세서를 포함한다. 프로세서는 기계 학습 신경망 동작의 한 계층에서 입력 데이터를 수신하고, 입력 데이터에 적용될 복수의 분류된 필터를 수신하고, 복수의 분류된 필터를 입력 데이터에 적용하여 복수의 상이한 특징 맵을 생성하고, 서로에 대한 특징 맵의 유사도에 따라 복수의 상이한 특징 맵을 압축하고, 복수의 상이한 특징 맵을 메모리에 저장하도록 구성된다. A processing device for executing a machine learning neural network operation includes memory and a processor. The processor is configured to receive input data at a layer of the machine learning neural network operation, receive a plurality of sorted filters to be applied to the input data, apply the plurality of sorted filters to the input data to produce a plurality of different feature maps, compress the plurality of different feature maps according to a similarity of the feature maps relative to each other and store the plurality of different feature maps in the memory.