유전자 알고리즘을 이용한 강인한 Support vector machine 설계

이희성; 홍성준; 이병윤; 김은태

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이희성 (연세대학교) 홍성준 (연세대학교) 이병윤 (연세대학교) 김은태 (연세대학교)

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제20권 제3호

발행연도: 2010.6

수록면: 375 - 379 (5page)

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Support vector machine (SVM)은 튼튼한 이론적 배경을 가지고 있고 구조적 위험을 성공적으로 최소화하기 때문에 추천가 시스템과 같은 다양한 패턴 인식 분야에서 사용되고 있다. 하지만 SVM이 초평면을 결정할 때 이상점들은 margin 손실들을 가지고 있기 때문에 이들은 초평면을 결정하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그 이유로 SVM은 이상점들에게 매우 민감한 문제점을 갖는다. 강인한 SVM을 위해 우리는 이상점들의 margin 손실의 최대치를 제한하지만 이것은 non-convex 최적화 문제를 포함한다. 따라서 본 논문에서는 non-convex 최적화 문제에 적합한 유전자 알고리즘을 이용하여 강인한 SVM을 설계하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보여주기 위하여 UCI repository에서 선택된 여러 데이터베이스들을 이용한 실험을 수행하였다.

#SVM #Robust SVM #유전자 알고리즘 #이상점 #UCI repository #GA #outlier

참고문헌 (9)

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1. [학술지(정기간행물)] - 조규행 / 2008 / 효과적인 특징 벡터를 도입한 Support Vector Machine기반 음성 검출기 / Telecommunications Review 18 (2) : 362 ~ 370

2. [학술지(정기간행물)] - L. Wang / 2008 / Training robust support vector machine with smooth Ramp loss in the primal space / Neurocomputing 71 : 3020 ~ 3025

3. [학술대회논문] - L. Xu / 2006 / Robust support vector machine training via convex outlier ablation / Proc. the 21st National Conference on Artificial Intelligence : 536 ~ 542

4. [학술지(정기간행물)] - H. Lee / 2007 / A genetic feature weighting scheme for pattern recognition / Integrated Computer-Aided Engineering 14 (2) : 161 ~ 171

5. [보고서] - C. R. Houck / 1995 / A genetic algorithm for function optimization: A Matlab implementation

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