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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.5
- 수록면
- 242 - 251 (10page)
- DOI
- 10.5909/JBE.2024.29.3.242
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특징 선택은 특징 공학의 한 과정으로 주어진 정형 데이터로부터 유의미한 특징 (feature, column)을 선택하는 것을 목적으로 한다. 딥러닝 기술이 다양한 분야에서 주목할 만한 수행 능력을 보여줌에 따라 특징 선택 분야에서도 딥러닝 기술 기반 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 concrete autoencoder 기반 선택 기법에 주목하였다. Concrete autoencoder란 autoencoder에 concrete random variable을 적용하여 유의미한 특징을 선택하는 기법이다. 하지만 concrete autoencoder 기법은 특징 선택 시 중복을 허용하고, 저차원 벡터 공간 내에서 데이터가 클래스별로 군집화 되지 않는다는 문제가 있다. 따라서 본 논문은 저차원 벡터 공간 내에서 데이터의 특징별 covariance를 고려하는 기법을 제시하고 다양한 데이터를 사용하여 이 기법을 평가한다. 제안하는 방법은 특히 유전적 정보를 담고 있는 바이오 데이터를 사용했을 때 우수한 성능을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식 및 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
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