인공지능(AI)의 핵심 기술인 '뉴럴 네트워크(Neural Network, 신경망)'의 학습 진행 속도를 그 구조에 따라 자동으로 최적화하여 기존보다 높은 인식 정밀도를 달성한 것으로 알려졌다.
하지만 이번에 NEC가 개발한 기술은 신경망의 구조를 바탕으로 학습 진행 속도를 단계별로 예측하면서 진행 상황에 적합한 정규화를 단계별로 자동으로 설정한다.
이를 통해 네트워크 전체적으로 학습이 최적화되면서, 인식 오류를 예전보다 20% 정도 감소시키는 등 인식 정밀도를 더욱 개선시킨 것이 기술의 핵심이다.
이 기술은 신경망 학습을 하기 전에 단 한 번 실시되는 것으로, 학습에 관련된 계산량은 기존과 동일하면서도 쉽게 고정밀화를 실현한 것으로 나타났다.
화상 인식이나 음성 인식 등의 딥 러닝이 이용되고 있는 분야에서 인식 정밀도의 향상을 기대할 수 있을 것으로 보인다.
김길수 기자 gskim@g-enews.com