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HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이터는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이터에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준 CMC(Confusion ... 전체 초록 보기

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 베이지안 모델 선택
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 향후과제
참고 문헌

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