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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2008.8
- 수록면
- 572 - 578 (7page)
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본 논문에서는 대규모 베이지안 망 구조 학습을 위해 제안되었던 R-CORE 방법의 탐색 공간의 크기에 대한 개략적인 분석과 실제 문제에 적용하였을 경우의 효과에 대한 실험적 결과를 제시한다. R-CORE 방법은 베이지안 망 구조 학습의 탐색 공간을 축소하기 위해 제안된 확률변수들의 재귀적 군집화와 오더 제한 방법이다. 알려진 벤치마크 베이지안 망을 이용한 분석을 통해, 제안되었던 R-CORE 방법이 worst case에는 기존의 방법과 유사한 탐색 공간을 가지나 평균적으로 기존 방법보다 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려한다는 것을 보인다. 또한 평균적으로 훨씬 적은 탐색 공간만을 고려하는 결과, 구조 탐색에서 기존 방법에 비해 상대적으로 적은 overfitting이 일어남을 실험적으로 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. R-CORE 베이지안 망 구조 학습 방법
3. R-CORE 방법과 기존 방법의 탐색 공간 분석
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌
저자소개
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - R. E. Neapolitan / 2004 / Learning Bayesian Networks / Pearson Prentice Hall
2. [학술지(정기간행물)] - D. Heckerman / 1995 / Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data / Machine Learning 20 : 197 ~ 243
3. [학술지(정기간행물)] - P.Grunwald / 2004 / A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle / Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications
4. [학술지(정기간행물)] - J.Suzuki / 1999 / Learning Bayesian Belief Networks Based on the Minimum Description Length Principle: Basic Properties / IEICE Transactions on Fundamentals E82-A (9) : 1 ~ 9
5. [학술지(정기간행물)] - R.W.Robinson / 1973 / Counting Labeled Acyclic Digraphs / New Directions in the Theory of Graphs : 239 ~ 273
2. [학술지(정기간행물)] - D. Heckerman / 1995 / Learning Bayesian Networks: The Combination of Knowledge and Statistical Data / Machine Learning 20 : 197 ~ 243
3. [학술지(정기간행물)] - P.Grunwald / 2004 / A Tutorial Introduction to the Minimum Description Length Principle / Advances in Minimum Description Length: Theory and Applications
4. [학술지(정기간행물)] - J.Suzuki / 1999 / Learning Bayesian Belief Networks Based on the Minimum Description Length Principle: Basic Properties / IEICE Transactions on Fundamentals E82-A (9) : 1 ~ 9
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