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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.1
- 수록면
- 49 - 57 (9page)
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최근 인공지능의 다양한 활용은 기계학습의 딥 인공신경망 구조를 통해 가능해졌으며 인간과 같은 능력을 보여주고 있다. 불행하게도 딥 구조의 인공신경망은 아직 정확한 해석이 이루어지고 있지 못하고 있다. 이러한 부분은 인공지능에 대한 불안감과 거부감으로 작용하고 있다. 우리는 이러한 문제 중에서 인공신경망의 능력 부분을 해결한다. 인공신경망 구조의 크기를 계산하고, 그 인공신경망이 처리할 수 있는 데이터의 크기를 계산해 본다. 계산의 방법은 수학에서 쓰이는 군의 방법을 사용하여 데이터와 인공신경망의 크기를 군의 구조와 크기를 알 수 있는 Order를 이용하여 계산한다. 이를 통하여 인공신경망의 능력을 알 수 있으며, 인공지능에 대한 불안감을 해소할 수 있다. 수치적 실험을 통하여 데이터의 크기와 딥 인공신경망을 계산하고 이를 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 데이터 및 Neural Network의 군 관계
Ⅳ. 수치적 실험
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (18)
참고문헌 신청
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep Residual Learning for Image Recognition,” in Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas: NV, pp. 770-778, 2016.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, “Regularization for deep learning,” in Deep Learning, Cambridge : MIT Press, 2016.
R. R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D. Parikh, and D. Batra, “Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 618-626, 2017.
M. W. Huang, C. W. Chen, W. C. Lin, S. W. Ke, and C. F. Tsai, “Svm and svm ensembles in breast cancer prediction,” PLoS ONE, vol. 12, no. 1, pp. 1-14, Jan. 2017.
A. Ng. The most frequently themes(AItimes) [Internet]. Available: http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=131542.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, “Regularization for deep learning,” in Deep Learning, Cambridge : MIT Press, 2016.
R. R. Selvaraju, M. Cogswell, A. Das, R. Vedantam, D. Parikh, and D. Batra, “Grad-CAM: Visual explanations from deep networks via gradient-based localization,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV), pp. 618-626, 2017.
M. W. Huang, C. W. Chen, W. C. Lin, S. W. Ke, and C. F. Tsai, “Svm and svm ensembles in breast cancer prediction,” PLoS ONE, vol. 12, no. 1, pp. 1-14, Jan. 2017.
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