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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.3
- 발행연도
- 2019.3
- 수록면
- 253 - 259 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.3.253
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국내 대학으로는 최초로 공개한 오픈소스 딥러닝 프레임워크 WICWIU를 소개한다. WICWIU는 다양한 연산자와 모듈, 그리고 일반적인 계산 그래프들을 표현할 수 있는 신경망 구조를 제공하여 Inception, ResNet, DenseNet 등 널리 사용되는 최신 딥러닝 모델들을 구성하기에 충분한 기능을 제공한다. 또한, GPU 기반 대규모 병렬 컴퓨팅을 지원해 빠른 학습이 가능하다. 모든 API가 C++로 제공되어 C++ 개발자들이 쉽게 적응할 수 있으며, C++환경에 기반하기 때문에 파이썬 기반의 프레임워크에 비해 메모리 및 성능 최적화에도 유리하다. 따라서, 프레임워크 자체를 자원이 제한된 환경에 맞도록 수정하기에도 용이하다. 일관성 높은 코드와 API로 구성되어 가독성과 확장성이 우수하며, 한국어 문서를 제공해 국내 개발자들이 쉽게 접근할 수 있다. WICWIU는 Apache 2.0 라이선스를 적용해 어떠한 연구 목적 및 상용 목적으로도 자유롭게 활용할 수 있다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 설계 목표 및 접근 방법
3. WICWIU 프레임워크 구조
4. WICWIU의 설치 및 사용
5. WICWIU 유효성 검증
6. 결론 및 향후 발전 계획
References
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
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Jia, Y., et al., "Caffe: Convolutional architecture for fast feature embedding," Proc. of the 22nd ACM international conference on Multimedia, pp. 675-678, 2014.
Seide, F. and Agarwal, A., "CNTK: Microsoft's open-source deep-learning toolkit," Proc. of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 2135-2135, 2016.
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