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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제41권 제3호
- 발행연도
- 2014.3
- 수록면
- 177 - 182 (6page)
이용수
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데이터를 잘 표현하는 자질(feature)들을 실시간으로 구축하는 일은 최근 기계 학습에서 활발히 연구되는 핵심적인 문제이다. 하지만, 범주화된 데이터를 표현하는 자질들에 대한 연구는 제한적으로 이루어졌다. 본 논문에서는 범주화된 데이터를 다룰 수 있는 실시간 “조합 자질 구축” 방법을 소개한다. 이 방법은 데이터를 잘 표현하는 조합 자질의 후보들을 데이터의 특성에 맞게 뽑아내는 것과 이들 중 불필요한 자질들을 제거하는 것을 반복하는 일을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안된 자질 구축 방법을 특별히 최대 엔트로피 분류기에 적용하여 우수한 분류 성능을 이끌어내는 데에 사용하였다. 위 제안된 방법의 우수성을 검증하기 위하여 자연어 처리 문제와 음악 학습 문제를 다루었다. 실험 결과는 데이터를 잘 표현하는 자질들을 뽑아내는 것이 데이터를 설명하는 데에 중요할 뿐 아니라, 실시간 조합 자질 구축방법이 자질들을 구축하는 좋은 방법임을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 알고리즘
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - I. Guyon / 2003 / An Introduction to Variables and Feature Selection / JMLR
2. [학술지(정기간행물)] - Y. Bengio / 2009 / Learning Deep Architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning
3. [학술대회논문] - G. Zhou / 2012 / Online Incremental Feature Learning with Denoising Autoencoder / AISTATS
4. [학술지(정기간행물)] - B. -T. Zhang / 2008 / Hypernetworks: A molecular evolutionary architecture for cognitive learning and memory / IEEE Computational Intelligence Magazine
5. [학술대회논문] - E. -S. Kim / 2011 / Mutual information-based evolution of hypernetworks for brain data analysis / CEC
2. [학술지(정기간행물)] - Y. Bengio / 2009 / Learning Deep Architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning
3. [학술대회논문] - G. Zhou / 2012 / Online Incremental Feature Learning with Denoising Autoencoder / AISTATS
4. [학술지(정기간행물)] - B. -T. Zhang / 2008 / Hypernetworks: A molecular evolutionary architecture for cognitive learning and memory / IEEE Computational Intelligence Magazine
5. [학술대회논문] - E. -S. Kim / 2011 / Mutual information-based evolution of hypernetworks for brain data analysis / CEC
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