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저자정보
강명구 (서울대학교) 장병탁 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제2호(C)
발행연도
2010.11
수록면
250 - 253 (4page)

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정보검색의 분야에 있어 사용자가 원하는 텍스트의 의미를 정확히 파악하여 관련도가 높은 이미지만을 선별하는 기술은 매우 중요하다. 하이퍼네트워크 모델은 확률기반 분산형 연관메모리이며 점진적인 데이터 학습에 적합하므로 인간의 연상기억을 구현하는 문제에 적용하기 적절하다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 하이퍼네트워크 모델을 이용한 텍스트-이미지 검색 방법을 바탕으로 하여, 학습데이터의 증가에 따라 회상된 이미지들이 텍스트 입력을 얼마나 정확히 반영하는지에 관한 실험을 설계하였다. 또한 전체 경향성을 보면서 학습의 효율성을 평가하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 결론 및 향후 연구
감사의 글
4. 참고문헌

참고문헌 (0)

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