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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.11
- 수록면
- 1,030 - 1,039 (10page)
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다변량 데이터의 분류 문제에 관한 연구는 주요 특질들을 선택하는 Feature Selection 단계와 분류기(Classifier)를 통해 분류 성능을 향상 시키는 두 단계로 이루어져 왔다.
하지만 기존 연구에서는 두 가지 절차를 각각 독립적으로 보고 상호작용을 반영할 수 있는 연구는 미미하였다. 선택된 주요 특질은 클래스 정보, 분류기와의 상호 작용 등을 제대로 반영하지 못해 분류 성능을 감소시키는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 두 가지 절차를 통합한 모델을 제안하여 분류 성능을 개선시키고자 한다.
본 연구에서는 도메인 정보(Prior Knowledge)를 신경망의 트레이닝 정보로 이용하는 KBANN(Knowledge-Based Artificial Neural Network)방식을 활용한다. 개별 신경망에 특질 추출방식과 분류기의 특성 자체를 트레이닝 셋(Training Set)으로 활용하여 학습하고 이를 통합하여 재학습하는 ALBNN(Algorithm Learning-Based Neural Network) 모델을 통한 분류 방식을 제안한다.
제안된 기법을 여러 데이터를 이용하여 실험한 결과 분류성능의 향상이 있음을 확인하였다.
하지만 기존 연구에서는 두 가지 절차를 각각 독립적으로 보고 상호작용을 반영할 수 있는 연구는 미미하였다. 선택된 주요 특질은 클래스 정보, 분류기와의 상호 작용 등을 제대로 반영하지 못해 분류 성능을 감소시키는 문제점이 있었다. 따라서 본 연구에서는 두 가지 절차를 통합한 모델을 제안하여 분류 성능을 개선시키고자 한다.
본 연구에서는 도메인 정보(Prior Knowledge)를 신경망의 트레이닝 정보로 이용하는 KBANN(Knowledge-Based Artificial Neural Network)방식을 활용한다. 개별 신경망에 특질 추출방식과 분류기의 특성 자체를 트레이닝 셋(Training Set)으로 활용하여 학습하고 이를 통합하여 재학습하는 ALBNN(Algorithm Learning-Based Neural Network) 모델을 통한 분류 방식을 제안한다.
제안된 기법을 여러 데이터를 이용하여 실험한 결과 분류성능의 향상이 있음을 확인하였다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험 및 결과 분석
4.결 론
감사의 글
참고문헌
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