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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 756 - 764 (9page)
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A typical algorithm used for image analysis is the Convolutional Neural Network(CNN). R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, etc. have been studied to improve the performance of the CNN, but they essentially require large amounts of data and high algorithmic complexity., making them inappropriate for small and medium-sized services. Therefore, in this paper, the image label prediction algorithm based on CNN with collaborative layer with low complexity, high accuracy, and small amount of data was proposed. The proposed algorithm was designed to replace the part of the neural network that is performed to predict the final label in the existing deep learning algorithm by implementing collaborative filtering as a layer. It is expected that the proposed algorithm can contribute greatly to small and medium-sized content services that is unsuitable to apply the existing deep learning algorithm with high complexity and high server cost.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 협업 계층을 적용한 합성곱 신경망 기반의 이미지 라벨 예측 알고리즘
4. 실험 및 검증
5. 결론
REFERENCE
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
H.H. Lee and W.J. Lee, “Desgin and Implementation of Agent-Recruitment Service System Based on Collaborative Deep Learning for the Intelligent Head Hunting Service,” Journal of Korea Multidedia Society, Vol. 23, No. 2, pp. 343-350, 2020.
H.T. Nguyen, M. Wistuba, J. Grabocka, L.R. Drumond, and L.S. Thieme, “Personalized Deep Learning for Tag Recommendation,” Proceeding of Pacific-asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 186-197, 2017.
W. Jian, J. He, K. Chen, Y. Zhou, and Z. Tang, “Collaborative Filtering and Deep Learning Based Recommendation System for Cold Start Items,” Expert Systems with Applications, Vol. 69, pp. 29-39, 2017.
D. Shankar, S. Narumanchi, H.A. Ananya, P. Kompalli, and K. Chaudhury, “Deep Learning Based Large Scale Visual Recommendation and Search for E-commerce,” arXiv Preprint arXiv:1703.02344, 2017.
H. Nakahara, T. Fujii, and S. Sato, “A Fully Connected Layer Elimination for a Binarizec Convolutional Neural Network on an FPGA,” Proceeding of International Conference on Field Programmable Logic and Applications, pp. 1-4, 2017.
H.T. Nguyen, M. Wistuba, J. Grabocka, L.R. Drumond, and L.S. Thieme, “Personalized Deep Learning for Tag Recommendation,” Proceeding of Pacific-asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 186-197, 2017.
W. Jian, J. He, K. Chen, Y. Zhou, and Z. Tang, “Collaborative Filtering and Deep Learning Based Recommendation System for Cold Start Items,” Expert Systems with Applications, Vol. 69, pp. 29-39, 2017.
D. Shankar, S. Narumanchi, H.A. Ananya, P. Kompalli, and K. Chaudhury, “Deep Learning Based Large Scale Visual Recommendation and Search for E-commerce,” arXiv Preprint arXiv:1703.02344, 2017.
H. Nakahara, T. Fujii, and S. Sato, “A Fully Connected Layer Elimination for a Binarizec Convolutional Neural Network on an FPGA,” Proceeding of International Conference on Field Programmable Logic and Applications, pp. 1-4, 2017.
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