지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2011한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제38권 제1호(C)
- 발행연도
- 2011.6
- 수록면
- 331 - 334 (4page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
입력 데이터의 공통적인 특징을 찾아내는 방법은 기계 학습 분야의 중요한 분야이다. 일반적으로 입력 데이터의 형태적 패턴을 찾아내는 알고리즘들이 많이 연구되었는데, 최근에는 데이터의 입력 순서 또는 데이터 사이의 시간적 인과 관계와 같이 시간에 연관된 패턴을 찾는 방법이 주목을 받고 있다. 우리는 형태적 혹은 공간적 패턴 탐색에 뛰어난 성능을 보이는 하이퍼네트워크 모델을 확장하여 입력 데이터의 시공간적 패턴을 찾는 방법을 제시한다. 하이퍼네트워크는 두 개 이상의 변수를 하나의 엣지로 연결하여 문제공간을 탐색하는 모델로, 시간과 공간의 변수를 동시에 고려하여 데이터의 특성을 찾아내는 데에 적합하다. 이를 확인하기 위하여 사람의 EEG 신호를 분석하였는데, 시각적인 정보를 처리할 때와 언어적 정보를 처리할 때의 특징적인 패턴들을 찾았다.
목차
요약
1. 서론
2. 하이퍼네트워크 모델
3. 실험 데이터
4. 실험 결과
5. 결론
6. 참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
Annealed Importance Sampling 기법을 이용한 에너지 기반 하이퍼네트워크의 우도 추정
김권일
,
장병탁
한국정보과학회 학술발표논문집
2012
.11
[우수논문] 고차 데이터 분류를 위한 순차적 베이지안 샘플링을 기반으로 한 하이퍼네트워크 모델의 진화적 학습 기법
하정우
,
김수진
,
장병탁
한국정보과학회 학술발표논문집
2012
.06
하이퍼네트워크와 마코프 랜덤 필드와의 연관성 : 상태공간에 대한 관계와 변환방법
허민오
,
Dominik Jain
,
Michael Beetz
외 1명
한국정보과학회 학술발표논문집
2010
.11
이산화 과정을 배제한 실수 값 인자 데이터의 고차 패턴 분석을 위한 진화연산 기반 하이퍼네트워크 모델
하정우
,
장병탁
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
2010
.02
하이퍼네트워크를 이용한 이진화 주식 데이터의 예측에서 모델 차수의 검증
이성배
,
장병탁
한국정보과학회 학술발표논문집
2009
.06
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-000356384