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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 제25권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1998.10
수록면
339 - 341 (3page)

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다층 퍼셉트론 학습은 학습 데이터의 능동적인 선택 여부에 따라 능동적 학습(Active learning)과 피동적 학습(Passive Learning)으로 구분할 수 있다. 기존의 능동적 학습 방법들은 학습 데이터의 중요도를 측정할 수 있는 기준(measure)을 제시하고 이 기준에 따라 학습 데이터를 선택하는 방법을 취하고 있다. 이 방법들은 학습 데이터 선택을 위해 Hessian Approximation과 같은 복잡한 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 관련 연구

3. 비교사 학습을 이용한 능동적 학습

4. 실험 결과

5. 결론 및 향후 연구 방향

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