한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference)

한국컴퓨터정보학회 (Korean Society of Computer Information)
권호 표지

의사 샘플 신경망에서 특징 선택 기법

A Feature Selection Method in Pseudo Sample Neural Networks

  • 허경용 (동의대학교 전자공학과) ;
  • 우영운 (동의대학교 멀티미디어공학과) ;
  • 김지홍 (동의대학교 영상정보공학과) ;
  • 이임건 (동의대학교 영상정보공학과) ;
  • 김남규 (동의대학교 게임공학과)
  • Heo, Gyeongyong (Dept. of Electronic Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Woo, Young Woon (Dept. of Multimedia Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Kim, Ji-Hong (Dept. of Visual Information Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Lee, Imgeun (Dept. of Visual Information Engineering, Dong-Eui University) ;
  • Kim, Nam-Gyu (Dept. of Game Engineering, Dong-Eui University)
  • 발행 : 2013.01.24
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초록

신경망의 학습은 학습 샘플의 품질뿐만이 아니라 입력으로 사용되는 특징에도 영향을 받으므로 신경망의 출력을 결정하는데 있어 연관성이 높은 특징을 입력으로 사용함으로써 학습된 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있다. 이 논문에서는 신경망의 입력으로 사용되는 특징과 출력의 연관성 파악하고 연관성이 낮은 특징을 학습 과정에서 배제함으로써 신경망의 전체적인 성능을 높일 수 있는 방법을 제시하였다. 토석류 데이터를 위한 의사 샘플 신경망에 제안한 방법을 적용한 경우 연관성이 낮은 특징 하나를 제외함으로써 약 6%의 오류 감소 효과를 얻을 수 있었다.

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