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公开(公告)号：WO2023085852A1
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：PCT/KR2022/017760
申请日：2022-11-11
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본 발명은 정규화를 시행하는 딥 뉴럴 네트워크 학습 장치 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 뉴런을 임의로 제거하는 대신 활성화 함수의 출력값들 중 이상치에 해당하는 뉴런을 선택함으로써, 제거하는 뉴런 수 대비 정규화의 효율을 높이고, 학습 단계에서 유의미한 정보를 더 잘 보존하여 학습 성능을 높이는 통계 기반 정규화를 시행하는 딥 뉴럴 네트워크 학습 장치 및 그 방법에 관한 것이다.
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公开(公告)号：KR1020160087761A
公开(公告)日：2016-07-22
申请号：KR1020160003923
申请日：2016-01-12
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은분산처리시스템및 분산처리시스템에서의파일처리방법에관한것이다. 본발명의제1 측면에따르면복수의노드를포함하는분산처리시스템은복수의노드중 계산노드를결정하는호스트노드및 호스트노드의결정에기초하여, 파일이저장된파일시스템로부터특정파일의데이터의입출력을수행하는계산노드를포함하여, 호스트노드이외의계산노드에서도직접파일입출력을가능하게한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种分布式处理系统及其文件处理方法。 根据本发明的第一方面，具有多个节点的分布式处理系统包括：主节点，用于确定节点中的计算节点; 以及所述计算节点，基于所述主机节点的确定，从存储有文件的文件系统执行特定文件的数据的输入和输出。 甚至可以通过除主机节点之外的计算节点直接输入和输出文件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102119509B1
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：KR1020180117418
申请日：2018-10-02
Applicant: 주식회사 한글과컴퓨터 , 서울대학교산학협력단
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公开(公告)号：KR1020170085455A
公开(公告)日：2017-07-24
申请号：KR1020170007061
申请日：2017-01-16
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은병렬연산을수행하는장치및 방법에관한것이다. 본발명의제 1 측면에따르면, 본발명의실시예에따른병렬연산을수행하는장치는, 메인메모리에저장된데이터를이용하여연산을수행하는메인연산처리부, 병렬메모리에저장된데이터를이용하여연산을처리하는병렬연산처리부, 및연산이요청되면, 연산에필요한데이터가저장된위치를확인하고, 연산을수행하기위해필요한위치로연산에필요한데이터를이동시키는데이터이동제어부를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及用于执行并行操作的设备和方法。 根据本发明的第一个方面，装置为根据本发明的一个实施例的执行并行操作，通过使用由存储在并行存储器中用于执行操作的数据的主要操作部分存储在主存储器，用于操作的数据 以及数据移动控制单元，用于在请求操作时确认存储操作所需的数据的位置，并且将操作所需的数据移动到执行操作所需的位置。
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公开(公告)号：KR101748210B1
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：KR1020160003923
申请日：2016-01-12
Applicant: 서울대학교산학협력단
Abstract: 본발명은분산처리시스템및 분산처리시스템에서의파일처리방법에관한것이다. 본발명의제1 측면에따르면복수의노드를포함하는분산처리시스템은복수의노드중 계산노드를결정하는호스트노드및 호스트노드의결정에기초하여, 파일이저장된파일시스템로부터특정파일의데이터의입출력을수행하는계산노드를포함하여, 호스트노드이외의계산노드에서도직접파일입출력을가능하게한다.
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