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학술저널
저자정보
김희주 (서강대학교) 황인준 (서강대학교) 김유진 (서강대학교) 이윤동 (서강대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제37권 제5호
발행연도
2024.10
수록면
541 - 551 (11page)

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최근 인공지능과 심층신경망에 대한 언급 없이 통계학을 이야기하기 어려운 시대가 되었다. 인공지능과 심층신경망의 발전은 통계학의 주요 연구 성과가 이루어 낸 결과이기도 하지만, 현대의 통계학과 인공지능은 사뭇 다른 방법인 것처럼 생각되기도 한다. 그 주요 원인은 통계학 교육과장이 시대에 맞게 변화하지 못한데 따른 것으로 보인다. 본 논문에서는 통계학 교육의 확장과 발전의 틀을 마련하기 위하여, 심층신경망 그 중에서도 다층퍼셉트론과 회귀분석의 관계를 통계학의 관점에서 살펴보고 그 공통점과 차이점을 살펴본다.
#deep neural net #classification #multi-layer perceptron #regression #generalized linear model #심층신경망 #분류 #다층퍼셉트론 #회귀분석 #일반화선형모형

목차

Abstract
1. 서론
2. 회귀분석과 다층퍼습트론의 통합적 표현
3. 회귀분석과 신경망의 차이
4. 결론
References
요약

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