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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황두성 (단국대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제11권 제7호
발행연도
2008.7
수록면
1,035 - 1,042 (8page)

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이진 분류기로서 지지벡터기계는 다양한 응용을 통해 이진 분류 문제에서 기존의 패턴 분류기들보다 우수한 성능을 보였다. 지지벡터기계의 바탕이 되는 최대 마진 분류 이론을 다중 분류 문제에 확장은 어려움이 있다. 이 논문에서는 다중 분류 문제를 위한 지지벡터기계의 학습 전략을 논의하였으며 성능 비교를 수행하였다. 학습 데이터의 분배 전략에 따라 지지벡터기계는 고유의 이진 분류 특징을 수정하지 않고 다중 분류 문제에 쉽게 적용될 수 있다. 다양한 벤치마킹 데이터에 대해 선택된 학습 전략, 커널함수, 학습 소요 시간 등에 따라 성능비교가 수행되었고 오류역전파 학습의 신경망의 테스트 결과와 비교되었다. 신경망 모델과 비교 실험에서 지지벡터기계는 일반적인 다중 분류 문제에 응용성과 효과가 있음을 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 지지벡터기계 기반 다중 분류 학습
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌

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