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논문 기본 정보

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저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제18권 제4호
발행연도
2013.4
수록면
19 - 26 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

의사 샘플 신경망에서 학습 샘플 및 특징 선택 기법
허경용 ,  박충식 ,  이창우 한국컴퓨터정보학회논문지 2013.04 학술저널
의사 샘플 신경망에서 특징 선택 기법
허경용 ,  우영운 ,  김지홍 외 2명 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2013.01 학술대회자료

초록· 키워드

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의사 샘플 신경망은 학습 샘플의 수가 적은 경우 학습된 신경망이 국부 최적해에 빠져 성능이 저하되는 것을 보완하기 위해 기존 샘플들로부터 의사 샘플을 생성하고 이를 통해 해공간을 평탄화 시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 향상시킬 수 있는 신경망의 변형이다. 이는 학습 샘플의 양에 관한 문제로 이 논문에서는 이에 더해 학습 샘플의 질을 향상시킴으로써 학습된 신경망의 성능을 더욱 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 잡음이 적게 포함된 전형적인 학습 샘플들만이 주어지고 입력 특징 중 출력과 연관성이 높은 특징만을 사용함으로써 학습된 신경망의 성능을 높일 수 있음은 자명하다. 따라서 이 논문에서는 커널밀도 추정을 통해 비전형적인 학습샘플을 제거하고 입력값이 출력값에 미치는 영향을 나타내는 연관성 척도를 사용하여 연관성이 적은 특징을 제거함으로써 의사 샘플 신경망의 성능을 향상시킬 수 있음을 보였다. 제시한 방법의 유효성은 토석류 데이터를 이용한 실험을 통해 확인할 수 있다.
#의사 샘플 신경망 #샘플 선택 #특징 선택 #커널 밀도 추정 #연관성 척도 #Pseudo sample neural network #Sample selection #Feature selection #Kernel density estimation #Correlation factor

목차

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참고문헌 (9)

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1. [단행본] - C. M. Bishop / 2007 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer google schola 2. [학술대회논문] - R. P. W. Duin / 1995 / Small sample size generalization / Proceedings of the 9th Scandinavian Conference on Image Analysis : 957 ~ 964 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - T. G. van Niel / 2005 / On the relationship between training sample size and data dimensionality: Monte Carlo analysis of broadband multi-temporal classification / Remote Sensing of Environment 98 (4) : 468 ~ 480 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 허경용 / 2012 / 의사 샘플 신경망을 이용한 토석류 퇴적 모델의 파라미터 추정 / 한국컴퓨터정보학회논문지 17 (11) : 11 ~ 18 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - M. Rosenblatt / 1956 / Remarks on some nonparametric estimates of a density function / Annals of Mathematical Statistics 27 (3) : 832 ~ 837 google schola

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