메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강훈 (중앙대학교) 박예환 (중앙대학교) 이현수 (중앙대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제27권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
201 - 208 (8page)
DOI
10.5391/JKIIS.2017.27.3.201

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문의 목적은 인공 신경회로망(Artificial Neural Network)의 비감독 학습(Unsupervised Learning) 패러다임의 일종인 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 일반화하는 “투영 스펙트럼 분석(Projection Spectral Analysis)”을 정의하고 수학적 배경과 이론적 원리를 설명하며, 관련된 정리와 알고리즘을 개발하여 응용할 수 있는 토대를 마련하고자 하는 것이다. 여기서는 학습의 기본 공식이 정방형의 상관 행렬(Square Correlation Matrix) 또는 정방형의 공분산 행렬(Square Covariance Matrix)만을 포함한다. 따라서, 투영 스펙트럼 분석의 투영 및 축소정리를 통해 유도된 투영 연산자와 닐포텐트를 사용하면 수치적으로 안정된 신경회로망의 패턴인식에 적용할 수 있다.
#투영 스펙트럼 분석 #신경회로망 #비감독 학습 #주성분 분석 #독립성분 분석 #상관 행렬 #공분산 행렬 #Projection Spectral Analysis #Neural Network #Unsupervised Learning #Principal Component Analysis #Independent Component Analysis #Correlation Matrix #Covariance Matrix

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 투영 스펙트럼 분석(PSA)의 수학적 배경 및 원리
3. 투영 스펙트럼 분석(PSA)의 응용: 비감독학습 신경회로망
4. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
H. Kang and J. Ha, “Projection Spectral Analysis”, International Journal of Control, Automation, and Systems, vol.13, no.6, pp.1530-1537, 2015. A. W. Naylor and G. R. Sell, Linear Operator Theory, in Engineering and Science Applied Mathematical Sciences, New York: Springer- Verlag, Inc., vol.40, 1982. K. I. Diamantaras and S. Y. Kung, “Principal Component Neural Networks: Theory and Applications, Adaptive and Learning Systems for Signal Processing, Communications, and Control”, John Wiley & Sons, Inc., 1996. A. H. Hyvarinen, J. Karhunen, and E. Oja, Independent Component Analysis, New York: John Wiley and Sons, Inc., 2001. J. V. Stone, Independent Component Analysis - A Tutorial Introduction,. Cambridge, MA: MIT Press, 2004.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

제어 모멘트 자이로스코프를 이용한 외바퀴 이동로봇의 균형 자세 제어
박상형 ,  이수영 한국지능시스템학회 논문지 2017 .04
자동차 클러스터의 감시 및 제어를 위한 모델기반설계 기법 연구
김동헌 한국지능시스템학회 논문지 2017 .02
ICARP : 기회적 에너지 하베스팅 무선 네트워크를 위한 간섭 기반 충전 인지 라우팅 프로토콜
김현태 ,  나인호 한국지능시스템학회 논문지 2017 .02
비콘 단말기를 이용한 택시안심이용시스템의 구현에 관한 연구
김용태 ,  김진만 한국지능시스템학회 논문지 2016 .12
Cascade 안면 검출기와 컨볼루셔널 신경망을 이용한 얼굴 분류
유제훈 ,  심귀보 한국지능시스템학회 논문지 2016 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-003-000914489