본 명세서 에서 정의 되 는 바 와 같이 , 희소 객체 는 밀집 객체 ( dense object ) 에서 와 동일 한 순서 로 밀집 벡터 ( dense vector ) 의 비 - 제로 데이터 요소 들 전부 를 포함 하 는 벡터 또는 행렬 이 다 . 본 명세서 에서 정의 되 는 바 와 같이 , 밀집 객체 는 ( 제로 및 비 - 제로 둘 다 ) 데이터 요소 들 전부 를 포함 하 는 벡터 또는 행렬 이 다 . 이 에 따라 , 밀집 벡터 [ 0 , 0 , 5 , 0 , 18 , 0 , 4 , 0 ] 는 희소 벡터 [ 5 , 18 , 4 ] 에 대응 한다 . 본 명세서 에서 정의 되 는 바 와 같이 , 희소성 맵 은 밀집 벡터 의 각자 의 데이터 요소 들 이 제로 또는 비 - 제로 인지 를 식별 해 주 는 1 - 비트 데이터 요소 를 포함 하 는 벡터 이 다 . 따라서 , 희소성 맵 은 밀집 벡터 의 비 - 제로 값 들 을 ' 1 ' 에 매핑 할 수 있 고 밀집 벡터 의 제로 값 들 ' 0 ' 에 매핑 할 수 있 다 . [ 0 , 0 , 5 , 0 , 18 , 0 , 4 , 0 ] 의 상기 밀집 벡터 의 경우 , 희소성 맵 은 [ 0 , 0 , 1 , 0 , 1 , 0 , 1 , 0 ] 일 수 있 다 ( 예컨대 , 밀집 벡터 의 제 3 , 제 5 , 및 제 8 데이터 요소 들 은 비 - 제로 이 기 때문 임 ) . 희소 벡터 와 희소성 맵 의 결합 은 밀집 벡터 를 표현 한다 ( 예컨대 , 밀집 벡터 는 대응 하 는 희소 벡터 및 대응 하 는 희소성 맵 에 기초 하 여 생 성 및 / 또는 재 구성 될 수 있 다 ) . 그 에 따라 , 프로세서 는 밀집 벡터 를 메모리 에 저장 함 이 없이 대응 하 는 희소 벡터 및 대응 하 는 희소성 맵 에 기초 하 여 밀집 벡터 를 생 성 및 / 또는 결정 할 수 있 다 .