연구동향
EIRIC 특집세미나
컴퓨터 통신 AI
NeuKron: Constant-Size Lossy Compression of Sparse Reorderable Matrices and Tensors
  • 일시2023년 9월 7일 (목) 오후 2시
  • 연사고지훈 석박사통합과정KAIST Data Mining Lab.
  • 약력 PDF
개최완료
세미나 개요

많은 실세계 데이터는 재배열 가능한 희소 행렬 (matrix) 또는 텐서 (tensor)로 표현이 된다. 행렬 및 텐서로 나타낼 수 있는 실세계 데이터의 예시로는 사회 연결망에서의 사용자 간의 관계나 전자상거래에서 사용자의 상품 구매 이력을 저장하는 데이터 등을 들 수 있다. 이러한 실세계 데이터들은 수십 억 개의 행 또는 열을 포함하는 등 크기가 매우 큰 경우가 많아, 서버나 데스크탑 등의 컴퓨터에서 효율적으로 처리하기 위해 행렬 및 텐서를 위한 압축 기술이 개발되었다. 최근에는 스마트폰 및 사물 인터넷 기기 등 이러한 형태의 데이터를 다루는 모바일 기기들이 등장하면서, 희소 행렬 및 텐서를 보다 더 효율적으로 압축하는 필요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이러한 희소하고 재배열 가능한 임의의 크기의 행렬 및 텐서를 위한, 압축 크기가 상수로 주어진 상한을 넘지 않도록 하는 초경량 손실 압축 방법론 NeuKron을 제안한다.

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