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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤민 (부경대학교) 윤예분 (關西大學)
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제23권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
125 - 134 (10page)

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순차적 근사 최적화는 계산 비용이 많이 드는 함수들을 갖는 많은 공학 문제를 해결하기 위하여 적용되는 방법이다. 메타 모형(근사함수 형식)은 몇개의 표본을 기반으로 구성되며 한 번에 몇 개의 표본을 추가하여 순차적으로 개선된다. 서포트 벡터 회귀(support vector regression) 및 방사형 기저 함수 네트워크(radial basis function networks)와 같은 계산 지능이 메타 모델화에 효과적으로 적용될 수 있음이 알려져 왔다. 모형의 성능은 가우시안 함수의 폭 및 정규화 매개 변수와 같은 초모수(hyper-parameter)들의 영향을 받는다. 적합하거나 적절한 초모수들을 추정하는 가장 널리 사용되는 방법들 중에서 대표적인 방법은 교차 타당성 검정이다. 그러나 교차 타당성 검정은 일반적으로 시간이 많이 소요되며 표본점들의 수가 적은 순차적 근사 최적화에는 적용되지 않을 수 있다. 본 연구에서는 가우시안 함수의 폭을 선택하는 부담을 줄이고 가능한 적은 수의 표본들로 좋은 근사 모델을 생성하기 위하여 배깅(bagging)과 부스팅(boosting)을 사용하는 순차적 메타 학습 방법을 제안한다. 또한 제안된 방법의 효율성을 수치 실험을 통하여 일반화 능력과 모수의 조절이라는 관점에서 조사하였다.
#가우시안 커널 함수 #메타 학습 #배깅 #부스팅 #서포트 벡터 기계

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참고문헌 (18)

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방성완 / 2020 / 불균형 자료의 분류분석을 위한 가우스 혼합 군집모형을 이용한 샘플링 기법 / Journal of The Korean Data Analysis Society 22(2):565~574 dbpia Corinna Cortes / 1995 / Support-vector networks / Machine Learning 20(3):273~297 Crossref Cristianini, N. / 2000 / An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods / Cambridge University Press google schola Haykin, S. / 1998 / Neural Networks: A Comprehensive Foundation / Prentice Hall google schola 황창하 / 2004 / Support Vector Machine Regression for a Gaussian Fuzzy Model / Journal of The Korean Data Analysis Society 6(2):431~439 dbpia

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