본 발명은 양자화 대상인 대상값을 인가받아 기지정된 범위로 정규화하여 정규화값을 출력하는 정규화부, 기지정된 다수의 양자값 중 정규화값에 가장 인접한 2개의 양자값을 선택하고, 선택된 2개의 양자값 각각과 정규화값 사이의 차에 따라 기지정된 방식으로 2개의 거리 기반 스코어를 계산하는 거리 스코어 계산부, 2개의 거리 기반 스코어에 2개의 양자값 각각을 커널 함수에 대입하여 획득되는 커널값을 가중한 가중 거리 기반 스코어를 소프트 아그맥스 함수에 대입하여 정규화값이 2개의 양자값 각각 분포할 확률을 나타내는 거리 기반 확률을 계산하고, 계산된 거리 기반 확률을 2개의 양자값에 가중합하여 양자화값을 획득하는 확률 분포 기반 양자화부를 포함하여, 미분 가능한 양자화를 수행할 수 있어 양자화에 따른 인공 신경망의 학습 오차를 최소화할 수 있고, 고속으로 학습을 수행할 수 있는 인공 신경망을 위한 양자화기 및 양자화 방법을 제공할 수 있다.