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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오병화 (서강대학교) 양지훈 (서강대학교) 이현진 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.12
발행연도
2015.12
수록면
1,561 - 1,567 (7page)

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준지도 학습은 기계 학습의 한 분야로서, 레이블된 데이터와 레이블되지 않은 데이터 모두를 사용하여 모델을 학습함으로써 지도 학습에 비해 예측 정확도를 높일 수 있다. 최근 각광받고 있는 그래프 기반 준지도 학습은 입력 데이터를 그래프의 형태로 변환하는 그래프 구축 단계와 이를 사용하여 레이블되지 않은 데이터의 레이블을 예측하는 레이블 추론 단계로 나뉜다. 이 추론은 준지도 학습에서의 평활도 가정을 기본으로 한다. 본 연구에서는 추가로 각 꼭지점 중요도를 결합함으로써 개선된 레이블 추론알고리즘을 제안한다. 이와 함께 알고리즘의 수렴성을 증명하고, 또한 실험을 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.
#그래프 기반 준지도 학습 #레이블 추론 #뉴만 급수 #꼭지점 중요도 #graph-based semi-supervised learning #label inference #Neumann series #vertex importance

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 그래프 기반 준지도 학습
3. 꼭지점 중요도를 고려한 그래프 추론 알고리즘
4. 실험결과 및 분석
5. 결론 및 향후 과제
References

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