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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Sohee Cho (한국과학기술원) Jaesik Choi (한국과학기술원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.5
발행연도
2020.5
수록면
445 - 453 (9page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.5.445

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산업, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 예측 및 진단이 늘어나면서, 인공지능의 내부 작동원리를 설명하는 연구에도 관심이 높아지고 있다. 이미지 데이터에서 중요 입력 특징점을 시각화하는 기존 연구들과 다르게, 본 논문에서는 시계열 데이터의 은닉 노드를 시각화하여 심층신경망 내부의 작동원리를 설명한다. 본 논문은 은닉 노드의 시각화를 쉽게 하도록 가중치 행렬(weight matrix)을 기준으로 은닉 노드를 군집화하여 패턴을 파악하였다. 이를 통해 심층학습 모델의 작동원리를 설명할 뿐만 아니라, 사용자 수준에서 시계열 데이터에 대한 이해를 높일 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. Composition of Experiments
3. Method
4. Visualization Results and Analysis
5. Conclusions and Future Tasks
References

참고문헌 (8)

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