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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2005년 춘계학술대회논문집
발행연도
2005.5
수록면
251 - 258 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2005

인공데이터첨가를 통한 SOM의 quantization error 감소
김승택 ,  조성준 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2005.05 학술대회자료
인공데이터첨가를 통한 SOM 의 quantization error 감소
김승택 ,  조성준 한국경영과학회 학술대회논문집 2005.05 학술대회자료

초록· 키워드

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자기조직화지도(Self Organizing Map, SOM)는 비지도 신경망으로서 고차원의 입력공간을 위상적관계를 유지시키면서 저차원으로 시킬 수 있는 특징을 갖고 있다. SOM은 패턴인식과 자료압축/재생 등 여러 분야에서 유용하게 활용될 수 있으며 특히 고차원 자료의 시각화 방법으로 많은 관심을 받고 있다. 본 연구에서는 SOM의 quantization error를 줄이기 위한 목적으로 인공데이터를 생성시켜 학습에 이용하는 방법을 제시한다. 이는 특히 데이터가 부족한 상황에서 SOM을 학습시켜야 할 때 유용하게 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

목차

Abstract

1. 서론

2. 관련연구

3. SOM 알고리즘

4. 제안하는 알고리즘

5. 실험

6. 결과

7. 결론

References

참고문헌 (0)

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