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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 제28권 제2호(Ⅱ)
발행연도
2001.10
수록면
163 - 165 (3page)

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최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로서 Support Vector Machine(SVM)이 주목받고 있다. SVM은 통계학자인 Vapnik에 의해 제안된 것으로 통계적 학습 이론에 기반 하여 뛰어난 일반화 성능을 보여준다. 그러나, SVM은 2클래스 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 패턴인식 문제에 적용할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 SVM을 신 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. Support Vector Machine

3. 신경망 결합을 통한 다중 SVM

4. 실험

5. 결론

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