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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.21 No.3
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 205 - 212 (8page)
- DOI
- 10.5391/IJFIS.2021.21.3.205
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Deep neural networks (DNNs) have recently attracted attention in various areas. Their hierarchical architecture is used to model complex nonlinear relationships in high-dimensional data. DNNs generally require large numbers of data to train millions of parameters. However, the training of a DNN with a small number of high-dimensional data can result in an overfitting. To alleviate this problem, we propose a similarity-based DNN that can effectively reduce the dimensionality of the data. The proposed method utilizes a kernel function to calculate pairwise similarities of observations as input, and the nonlinearity based on the similarities is then explored using a DNN. Experiment results show that the proposed method performs effectively regardless of the dataset used, implying that it can be applied as an alternative when learning a small number of high-dimensional data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Similarity Based Approach
3. Similarity based Deep Neural Network
4. Experiment
5. Conclusion
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K.Z. Mao / 2005 / Identifying Critical Variables of Principal Components for Unsupervised Feature Selection / IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 35(2):339~344
Jundong Li / 2018 / Feature Selection / ACM Computing Surveys 50(6):1~45
Q Guo / 2002 / Feature selection in principal component analysis of analytical data / Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 61(1-2):123~132
B. Scholkopf / 1997 / Artificial Neural Networks – ICANN’97 / Springer :583~588
Nikos Komodakis / 2015 / Playing with Duality: An overview of recent primal?dual approaches for solving large-scale optimization problems / IEEE Signal Processing Magazine 32(6):31~54
Jundong Li / 2018 / Feature Selection / ACM Computing Surveys 50(6):1~45
Q Guo / 2002 / Feature selection in principal component analysis of analytical data / Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 61(1-2):123~132
B. Scholkopf / 1997 / Artificial Neural Networks – ICANN’97 / Springer :583~588
Nikos Komodakis / 2015 / Playing with Duality: An overview of recent primal?dual approaches for solving large-scale optimization problems / IEEE Signal Processing Magazine 32(6):31~54
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