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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
류동흠 (피도텍) 이용빈 (피도텍) 최동훈 (피도텍)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2020년 학술대회
발행연도
2020.12
수록면
166 - 169 (4page)

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A multilayer perceptron (MLP) is a deep learning model commonly used in various fields of engineering for building a regression model as a substitute for a nonlinear system. However, selection of MLP network architecture, which much influences the performance of an MLP, remains a challenge. In this study, an efficient search algorithm based on big data is proposed for selecting the appropriate network architecture. The proposed algorithm extracts 9 suitable candidates of network architectures and selects the structure with the best predictive performance for a new data. The candidates are extracted from a big data of approximately 1.4 million MLP network architectures optimized for benchmark regression problems with various tendencies. Various benchmark regression problems were used in order to verify the performance of the proposed algorithm and the results were compared to other existing algorithms.
#다층 퍼셉트론(Multilayer perceptron) #회귀 모델(Regression model) #네트워크 아키텍쳐(Network architecture) #빅데이터(Big data) #의사결정나무(Decision tree)

목차

Abstract
1. 서론
2. 알고리즘 설명
3. 성능 평가 및 결론
4. 결론
참고문헌

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