Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.17
no.2
/
pp.238-243
/
2007
The TAM(Topographic Attentive Mapping) network neural network model is an especially effective one for pattern analysis. It is composed of of Input layer, category layer, and output layer. Fuzzy rule, lot input and output data are acquired from it. The TAM network with three pruning rules for reducing links and nodes at the layer is called fuzzy TAM network. In this paper, we apply fuzzy TAM network to pattern analysis of leadership type for organizational leader and show its usefulness. Here, criteria of input layer and target value of output layer are the value and leadership related personality type variables of the Egogram and Enneagram, respectively.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
/
v.16
no.1
/
pp.86-93
/
2006
The TAM(Topographic Attentive Mapping) network based on a biologically-motivated neural network model is an especially effective one for pattern analysis. It is composed of of input layer, category layer, and output layer. Fuzzy rule, for input and output data are acquired from it. The TAM network with three pruning rules for reducing links and nodes at the layer is called fuzzy TAM network. In this paper, we apply fuzzy TAM network to pattern analysis of core competency model for subcontractors of construction companies and show its usefulness.
To achieve an optimal performance for a given problem, we need an integrative process of the parameter optimization via learning and the structure optimization via model selection. In this paper, we propose an efficient optimization method for improving generalization performance by considering the property of each sub-method and by combining them with common theoretical properties. First, weight parameters are optimized by natural gradient teaming with adaptive regularization, which uses a diverse error function. Second, the network structure is optimized by eliminating unnecessary parameters with natural pruning. Through iterating these processes, candidate models are constructed and evaluated based on the Bayesian Information Criterion so that an optimal one is finally selected. Through computational experiments on benchmark problems, we confirm the weight parameter and structure optimization performance of the proposed method.
Yueheng Mao;Bin Song;Zhiyong Zhang;Wenhou Yang;Yu Lan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.17
no.5
/
pp.1433-1449
/
2023
In recent years, the rapid development of social networks has led to a rapid increase in the amount of information available on the Internet, which contains a large amount of sensitive information related to pornography, politics, and terrorism. In the aspect of sensitive image detection, the existing machine learning algorithms are confronted with problems such as large model size, long training time, and slow detection speed when auditing and supervising. In order to detect sensitive images more accurately and quickly, this paper proposes a multiclassification sensitive image detection method based on lightweight Convolutional Neural Network. On the basis of the EfficientNet model, this method combines the Ghost Module idea of the GhostNet model and adds the SE channel attention mechanism in the Ghost Module for feature extraction training. The experimental results on the sensitive image data set constructed in this paper show that the accuracy of the proposed method in sensitive information detection is 94.46% higher than that of the similar methods. Then, the model is pruned through an ablation experiment, and the activation function is replaced by Hard-Swish, which reduces the parameters of the original model by 54.67%. Under the condition of ensuring accuracy, the detection time of a single image is reduced from 8.88ms to 6.37ms. The results of the experiment demonstrate that the method put forward has successfully enhanced the precision of identifying multi-class sensitive images, significantly decreased the number of parameters in the model, and achieved higher accuracy than comparable algorithms while using a more lightweight model design.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
/
v.3
no.3
/
pp.439-448
/
1996
Extraction and selection of the informative features play a central role in pattern recognition. This paper describes a modified back-propagation algorithm that performs selection of the informative features and trains a neural network simultaneously. The algorithm is mainly composed of three repetitive steps : training, connection pruning, and input unit elimination. Afer initial training, the connections that have small magnitude are first pruned. Any unit that has a small number of connections to the hidden units is deleted,which is equivalent to excluding the feature corresponding to that unit.If the error increases,the network is retraned,again followed by connection pruning and input unit elimination.As a result,the algorithm selects the most im-portant features in the measurement space without a transformation to another space.Also,the selected features are the most-informative ones for the classification,because feature selection is tightly coupled with the classifi-cation performance.This algorithm helps avoid measurement of redundant or less informative features,which may be expensive.Furthermore,the final network does not include redundant parameters,i.e.,weights and biases,that may cause degradation of classification performance.In applications,the algorithm preserves the most informative features and significantly reduces the dimension of the feature vectors whiout performance degradation.
In order to understand the pathogenesis and progression of some synaptic loss related neuropsychiatric diseases, We attempted to develop a computer model in this study. We made a simple autoassociative memory network remembering numbers, transformed it into a disease model by pruning synapses, and measured its memory performance as a function of synaptic deletion. Decline in performance was measured as amount of synaptic loss increases and its mode of decline is sudden or gradual according to the mode of synaptic pruning. The developed computer model demonstrated how synaptic loss could cause memory impairment through a series of computer simulations, and suggested a new way of research in neuropsychiatry.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.675-679
/
2020
최근 이미지 분류의 성능 향상을 위해 깊은 레이어와 넓은 채널을 가지는 모델들이 제안되어져 왔다. 높은 분류 정확도를 보이는 모델을 제안하는 것은 과한 컴퓨팅 파워와 계산시간을 요구한다. 본 논문에서는 이미지 분류 기법에서 사용되는 딥 뉴럴 네트워크 모델에 있어, 프루닝 방법을 통해 상대적으로 불필요한 가중치를 제거함과 동시에 분류 정확도 하락을 최소로 하는 동적 필터 프루닝 방법을 제시한다. 원샷 프루닝 기법, 정적 필터 프루닝 기법과 다르게 제거된 가중치에 대해서 소생 기회를 제공함으로써 더 좋은 성능을 보인다. 또한, 재학습이 필요하지 않기 때문에 빠른 계산 속도와 적은 컴퓨팅 파워를 보장한다. ResNet20 에서 CIFAR10 데이터셋에 대하여 실험한 결과 약 50%의 압축률에도 88.74%의 분류 정확도를 보였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2020.07a
/
pp.662-663
/
2020
최근 MPEG 에서는 인공신경망 모델을 다양한 딥러닝 프레임워크에서 상호운용 가능한 포맷으로 압축 표현할 수 있는 NNR(Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) 표준화를 진행하고 있다. 본 논문에서는 MPEG-NNR 에서 CNN 모델을 압축하기 위한 지역 비선형 양자화(Local Non-linear Quantization: LNQ) 기법을 제시한다. 제안하는 LNQ 는 균일 양자화된 CNN 모델의 각 계층의 가중치 행렬 블록 단위로 추가적인 비선형 양자화를 적용한다. 또한, 제안된 LNQ 는 가지치기(pruning)된 모델의 경우 블록내의 영(zero) 값의 가중치들은 그대로 전송하고 영이 아닌 가중치만을 이진 군집화를 적용한다. 제안 기법은 음성 분류를 위한 CNN 모델(DCASE Task)의 압축 실험에서 기존 균일 양자화를 대비 동일한 분류 성능에서 약 1.78 배 압축 성능 향상이 있음을 확인하였다.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
/
v.9
no.5
/
pp.169-176
/
2020
Recently, deep neural networks (DNNs) have brought revolutions to many mobile and embedded devices by providing human-level machine intelligence for various applications. However, high inference accuracy of such DNNs comes at high computational costs, and, hence, there have been significant efforts to reduce computational overheads of DNNs either by compressing off-the-shelf models or by designing a new small footprint DNN architecture tailored to resource constrained devices. One notable recent paradigm in designing small footprint DNN models is sharing parameters in several layers. However, in previous approaches, the parameter-sharing techniques have been applied to large deep networks, such as ResNet, that are known to have high redundancy. In this paper, we propose a parameter-sharing method for already parameter-efficient small networks such as ShuffleNetV2. In our approach, small templates are combined with small layer-specific parameters to generate weights. Our experiment results on ImageNet and CIFAR100 datasets show that our approach can reduce the size of parameters by 15%-35% of ShuffleNetV2 while achieving smaller drops in accuracies compared to previous parameter-sharing and pruning approaches. We further show that the proposed approach is efficient in terms of latency and energy consumption on modern embedded devices.
Recently, various lightweight methods for using Convolutional Neural Network(CNN) models in mobile devices have emerged. Weight quantization, which lowers bit precision of weights, is a lightweight method that enables a model to be used through integer calculation in a mobile environment where GPU acceleration is unable. Weight quantization has already been used in various models as a lightweight method to reduce computational complexity and model size with a small loss of accuracy. Considering the size of memory and computing speed as well as the storage size of the device and the limited network environment, this paper proposes a method of compressing integer weights after quantization using a video codec as a method. To verify the performance of the proposed method, experiments were conducted on VGG16, Resnet50, and Resnet18 models trained with ImageNet and Places365 datasets. As a result, loss of accuracy less than 2% and high compression efficiency were achieved in various models. In addition, as a result of comparison with similar compression methods, it was verified that the compression efficiency was more than doubled.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.