메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이용규 (연세대학교) 이일병 (연세대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제25권 제5호
발행연도
2015.10
수록면
425 - 430 (6page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

깊은신경망을 이용한 회전객체 분류 연구
이용규 ,  이일병 한국지능시스템학회 논문지 2015.10 학술저널
깊은신경망을 이용한 회전객체 분류 연구
이용규 컴퓨터 2015.01 학위논문

초록· 키워드

오류제보하기
본 논문은 딥러닝 알고리즘을 적용한 깊은신경망을 이용하여 회전 객체의 분류 효율성을 높이기 위한 연구이다. 회전객체의 분류 실험을 위하여 데이터는 COIL-20을 사용하며 객체의 2/3영역을 학습시키고 1/3영역을 유추하여 분류한다. 연구에 이용된 3가지 분류기는 주성분 분석법을 이용해 데이터의 차원을 축소하면서 특징값을 추출하고 유클리디안 거리를 이용하여 분류하는 PCA분류기와 오류역전파 알고리즘을 이용하여 오류 에너지를 줄여가는 방식의 MLP분류기, 마지막으로 pre-training을 통하여 학습데이터의 관찰될 확률을 높여주고 fine-tuning으로 오류에너지를 줄여가는 방식의 딥러닝을 적용한 DBN분류기이다. 깊은신경망의 구조별 오류율을 확인하기 위하여 은닉층의 개수와 은닉뉴런의 개수를 변경해가며 실험하고 실제로 가장 낮은 오류율을 나타내는 구조를 기술한다. 가장 낮은 오류율을 보였던 분류기는 DBN을 이용한 분류기이다. 은닉층을 2개 갖는 깊은신경망의 구조로 매개 변수들을 인식에 도움이 되는 곳으로 이동 시켜 높은 인식률을 보여줬다.
#PCA #MLP #DBN #Pre-training #딥러닝 #Deep learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 설계
4. 실험 및 비교분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
[단행본] - Hye-Young Park / 2011 / Pattern recognition and Machine learning / EHAN google schola [단행본] - Il-Seok Oh / 2008 / Pattern recognition / KYOBO google schola [학술지(정기간행물)] - Bengio / 2009 / Learning Deep Architectures for AI / Foundations and Trends in Machine Learning 2 google schola [단행본] - J. Schmidhuber / 2014 / Deep Learning in Neural Networks:An Overview google schola [보고서] - Geoffrey Hinton / 2010 / Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

딥러닝 기반의 미래기술 전망
김영형 ,  신기웅 ,  이용환 Proceedings of KIIT Conference 2015 .06
딥러닝 기반 비디오 분석 기술
김지섭 ,  남장군 ,  장병탁 정보과학회지 2015 .09
딥하이퍼넷 모델
장병탁 정보과학회지 2015 .08
신경 베이지안: 고전적 베이지안 너머의 딥러닝 기반 사전 지식 부여 패러다임
이상우 ,  김지원 ,  김정희 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2015 .06
인공지능과 딥러닝이 가져올 변화
장윤옥 철도저널 2015 .02

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-028-001950864