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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표논문집 제14권 제2호
발행연도
2004.10
수록면
543 - 546 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2004

변형된 혼합 밀도 네트워크를 이용한 비선형 근사
조원희 ,  박주영 한국지능시스템학회 논문지 2004.12 학술저널
변형된 혼합 밀도 네트워크를 이용한 비선형 근사
조원희 ,  박주영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.10 학술대회자료

초록· 키워드

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Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다.
본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
#가우시안 혼합 모델 #혼합 밀도 네트워크

목차

요약
1. 서론
2. 혼합 밀도 네트워크
3. 변형된 혼합 밀도 네트워크
4. 모의 실험
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌

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