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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.5
- 수록면
- 783 - 789 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2020.45.5.783
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본 논문은 커널 제한된 볼츠만 머신 (KRBM)의 일반화된 형태를 제시한다. 일반화된 KRBM은 가우시안 분포를 갖는 KRBM의 가시유닛과 은닉유닛의 불확실성을 모델링하기 위해 분산 항들을 포함한다. 일반화된 KRBM을 학습하기 위해 경사기반 contrastive divergence 알고리즘을 유도하고, 학습에 필요한 파라메터의 갱신법을 제시한다. MNIST와 STL-10 데이터를 사용한 실험에서 제안된 기법은 기존의 KRBM보다 더 향상된 복원 오차와 인식결과를 나타낸다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
G. Hinton, “A practical guide to training restricted Boltzmann machines,” Tech. Rep. UTML TR 2010?003, University of Toronto, 2010.
A. Fischer and C. Igel, “Training restricted Boltzmann machines: An introduction,” Pattern Recognition, vol. 47, pp. 25-39, 2014.
K. Cho, A. Ilin, and T. Raiko, “Improved learning of Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machines,” in Proc. 21st ICANN, pp. 10-17, 2011.
Y. Bengio, A. Courville, and P. Vincent, “Representation learning: A review and new perspectives,” IEEE Trans. PAMI, special issue Learning Deep Architectures, vol. 35, no. 8, pp. 1798-1828. Aug. 2013.
G. E. Hinton and R. R. Salakhutdinov, “Reducing the dimensionality of data with neural networks,” Science, vol. 313, pp. 504- 507, 2006.
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K. Cho, A. Ilin, and T. Raiko, “Improved learning of Gaussian-Bernoulli restricted Boltzmann machines,” in Proc. 21st ICANN, pp. 10-17, 2011.
Y. Bengio, A. Courville, and P. Vincent, “Representation learning: A review and new perspectives,” IEEE Trans. PAMI, special issue Learning Deep Architectures, vol. 35, no. 8, pp. 1798-1828. Aug. 2013.
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