Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (한국정보과학회:학술대회논문집)
- 2005.11b
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- Pages.652-654
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
Online Learning for Bayesian Network Parameters from Incomplete Data
불완전한 데이터로부터 베이지안 네트워크 파라메터의 온라인 학습
- Lim Sungsoo (Dept. of Computer Science, Yonsei University) ;
- Cho Sung-Bae (Dept. of Computer Science, Yonsei University)
- Published : 2005.11.01
Abstract
베이지안 네트워크의 파라메터 학습은 주어진 평가 척도에 따라 데이터의 훈련집합에 가장 잘 부합되는 네트워크 파라메터를 구하는 것으로, 베이지안 네트워크 설계에 드는 시간과 노력을 줄이기 위해 연구되어 왔다. 본 논문에서는 불완전한 데이터로부터 온라인으로 베이지안 네트워크의 파라메터를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 불완전한 데이터로부터 학습이 가능하도록 하여 학습의 유연성을 높이고, 온라인 학습을 통해 사용자 또는 환경의 변화를 잘 모델링한다. Choen 등이 제안한 온라인 파라메터 학습 방법인 Voting EM 알고리즘과 비교 실험 결과, 제안하는 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
Keywords