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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 831 - 838 (8page)
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The Deep Neural Network is a mathematically approximating method of the human brain which consists of neurons network. For this reason, Deep Learning can conduct high complex works such as prediction, classification and making decisions by training data like human. The object of this study is to apply Deep Learning to vehicle body performances analysis and optimization. In Deep Learning method, the most important thing is to define a proper Hyperparameter combination according to each performance characteristic. And it’s not easy to find the best Hyperparameter combination if just depending on engineer’s experience. Therefore, the Hyperparameter optimization procedure using Gradient based optimization method is proposed in this study. On the basis of this method, the best Deep Neural Network prediction model can be built very efficiently with high accuracy and low-cost. This research will be used for large scale optimization cases which were hard to be handled in the past.
목차
Abstract
1. 서론
2. Deep Neural Network 구조 및 학습기법
3. Hyperparameter 최적화 과정
4. Deep Learning을 적용한 차체 성능 예측모델 생성 사례
5. 결론
References
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