Parallel Learning System Optimization using ADMM

ADMM을 이용한 병렬 학습 시스템 최적화

  • Kim, Min-Woo (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lim, Hwan-Hee (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Lee, Byung-Jun (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Kim, Kyung-Tae (Dept. of Electrical and Computer Engineering, Sungkyunkwan University) ;
  • Youn, Hee-Yong (Dept. of Software, Sungkyunkwan University)
  • 김민우 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 임환희 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 이병준 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 김경태 (성균관대학교 정보통신대학 전자전기컴퓨터공학과) ;
  • 윤희용 (성균관대학교 소프트웨어대학 소프트웨어학과)
  • Published : 2018.07.13

Abstract

인공지능의 급격한 발전으로 빅 데이터의 활용이 증가되었지만 이로 인해 머신 러닝에서 일어나는 문제들 또한 해결해야할 과제이다. 본 논문에서는 이에 따라 초래되는 문제들 중 학습 데이터가 많아질 경우의 문제들을 방지하기 위해, 알고리즘의 수정 대신 병렬 처리 기반 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 Alternating Direction Method of Multiplier(ADMM) 알고리즘을 소개하고 ADMM 기반의 최적화 기법을 적용하여 병렬 학습 시스템 최적화를 제안하였다.

Keywords