• Title/Summary/Keyword: hidden information

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인공 신경망의 학습에 있어 가중치 변화방법과 은닉층의 노드수가 예측정확성에 미치는 영향 (The Influence of Weight Adjusting Method and the Number of Hidden Layer있s Node on Neural Network있s Performance)

  • 김진백;김유일
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제9권1호
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    • pp.27-44
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    • 2000
  • The structure of neural networks is represented by a weighted directed graph with nodes representing units and links representing connections. Each link is assigned a numerical value representing the weight of the connection. In learning process, the values of weights are adjusted by errors. Following experiment results, the interval of adjusting weights, that is, epoch size influenced neural networks' performance. As epoch size is larger than a certain size, neural networks'performance decreased drastically. And the number of hidden layer's node also influenced neural networks'performance. The networks'performance decreased as hidden layers have more nodes and then increased at some number of hidden layer's node. So, in implementing of neural networks the epoch size and the number of hidden layer's node should be decided by systematic methods, not empirical or heuristic methods.

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Multirate를 지원하는 애드 혹 무선 망에서의 Hidden Terminal 문제 분석 (Hidden Terminal Problem Analysis in Multirate Ad Hoc Networks)

  • 이민형;유준;김종권
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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    • pp.478-480
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    • 2003
  • IEEE 802.11 무선 MAC 표준은 물리 계층에서 Multirate를 제공하며. 이를 이용하기 위한 다양한 Rate adaptation 알고리즘들이 제안되었다. 일반적으로 애드 혹 무선 망은 802.11의 MAC을 기반으로 하므로 Multirate를 고려할 필요가 있다. Multirate을 지원하는 상황에서 높은 Data Rate로 통신을 할 경우, 그에 따른 높은 SNR (Signal to Noise Ratio) Threshold가 요구되므로. 기존의 RTS/CTS로는 해결할 수 없는 심각한 Hidden Terminal 문제가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 Multirate를 지원하는 애드 혹 무선 망에서의 Hidden Terminal 문제를 분석하고 분석의 수치결과를 제시한다. 또한. Hidden Terminal 문제를 해결하기 위한 새로운 방안을 제안한다.

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비선형 변환에 의한 중간층 뉴런 상관계수 감소 (Decreasing of Correlations Among Hidden Neurons of Multilayer Perceptrons)

  • 오상훈
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제3권3호
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    • pp.98-102
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    • 2003
  • 다층퍼셉트론의 중간층 뉴런이 지닌 역할을 정보처리의 관점에서 밝혀내기 위해서, 이 논문에서는 중간층 뉴런의 가중치 합들 간의 상관계수가 비선형 변환에 의해 감소하게 됨을 증명하였다. 고립단어 인식을 다층퍼셉트론에 학습시킨 경우의 시뮬레이션으로 이러한 증명이 맞음도 보였다. 이 결과로부터 중간층 뉴런이 지닌 비선형 변환은 정보의 중복을 감소시키는 효과가 있음을 알 수 있다.

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은닉 마르코브 모델을 이용한 비디오 요약 시스템 (Video Summarization Using Hidden Markov Model)

  • 박호식;배철수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권6호
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    • pp.1175-1181
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    • 2004
  • 본 논문에서는 비디오 검색을 위한 비디오 사진 분류 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 3개의 모듈인 특징 추출, 은닉 마르코브 모델 생성, 그리고 비디오 사진 분류로 구성되어 있다. 같은 등급에 속한 비디오 화면들이 반드시 유사하지 않으므로 견실한 Hidden Markov Model을 구성하기 위해서 는 충분한 학습이 필요하였다. 제안된 시스템은 텔레비전 야구 중계 방송의 비디오 화면을 15가지 등급으로 분류하여 분석 및 하는 실험을 한 결과 평균 84.72%의 인식률을 얻을 수 있었다.

Non-Cooperative Game Joint Hidden Markov Model for Spectrum Allocation in Cognitive Radio Networks

  • Jiao, Yan
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제7권1호
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    • pp.15-23
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    • 2018
  • Spectrum allocation is a key operation in cognitive radio networks (CRNs), where secondary users (SUs) are usually selfish - to achieve itself utility maximization. In view of this context, much prior lit literature proposed spectrum allocation base on non-cooperative game models. However, the most of them proposed non-cooperative game models based on complete information of CRNs. In practical, primary users (PUs) in a dynamic wireless environment with noise uncertainty, shadowing, and fading is difficult to attain a complete information about them. In this paper, we propose a non-cooperative game joint hidden markov model scheme for spectrum allocation in CRNs. Firstly, we propose a new hidden markov model for SUs to predict the sensing results of competitors. Then, we introduce the proposed hidden markov model into the non-cooperative game. That is, it predicts the sensing results of competitors before the non-cooperative game. The simulation results show that the proposed scheme improves the energy efficiency of networks and utilization of SUs.

A Method of Finding Hidden Key Users Based on Transfer Entropy in Microblog Network

  • Yin, Meijuan;Liu, Xiaonan;He, Gongzhen;Chen, Jing;Tang, Ziqi;Zhao, Bo
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제14권8호
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    • pp.3187-3200
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    • 2020
  • Finding key users in microblog has been a research hotspot in recent years. There are two kinds of key users: obvious and hidden ones. Influence of the former is direct while that of the latter is indirect. Most of existing methods evaluate user's direct influence, so key users they can find usually obvious ones, and their ability to identify hidden key users is very low as hidden ones exert influence in a very covert way. Consequently, the algorithm of finding hidden key users based on topic transfer entropy, called TTE, is proposed. TTE algorithm believes that hidden key users are those normal users possessing a high covert influence on obvious ones. Firstly, obvious key users are discovered based on microblog propagation scale. Then, based on microblogs' topic similarity and time correlation, the transfer entropy from ordinary users' blogs to obvious key users is calculated and used to measure the covert influence. Finally, hidden influence degrees of ordinary users are comprehensively evaluated by combining above indicators with the influence of both ordinary users and obvious ones. We conducted experiments on Sina Weibo, and the results showed that TTE algorithm had a good ability to identify hidden key users.

IEEE 802.15.4의 성능 향상을 위한 은닉 노드 인식 그룹핑 알고리즘 (A Hidden-Node-Aware Grouping Algorithm for Improving Throughput of IEEE 802.15.4)

  • 엄진영;안종석;이강우
    • 한국통신학회논문지
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    • 제36권8A호
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    • pp.702-711
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    • 2011
  • 본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 에너지 효율을 향상시키기 위해 위한 은닉 노드들 간의 신호 충돌 문제를 해결하기 위한 은닉 노드 인식 그룹핑(HAG: Hidden-Node-Aware Grouping) 알고리즘을 제안한다. HAG 알고리즘은 노드들 간 수식 신호의 에너지를 이용하여 은닉 관계에 있는 노드들을 파악하고, 그들을 서로 다른 그룹에 배정하는 방식으로 그룹핑을 완성하고 그룹별로 신호 전송 주기를 할당한다. HAG 알고리즘의 정확한 성능 측정 및 예측을 위해 다양한 네트워크 상황을 고려하여 처리량에 대한 분석적 성능 모델을 제시한다. HAG 알고리즘을 사용하지 않은 네트워크 환경에서는 은닉 관계가 있는 노드들의 수가 증가함에 따라 처리량이 급속히 저하되지만, HAG 알고리즘을 적용하면 이와 같은 성능 저하를 예방할 수 있음을 분석적 성능 모델과 더불어 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.

A Smoothing Method for Stock Price Prediction with Hidden Markov Models

  • Lee, Soon-Ho;Oh, Chang-Hyuck
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제18권4호
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    • pp.945-953
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    • 2007
  • In this paper, we propose a smoothing and thus noise-reducing method of data sequences for stock price prediction with hidden Markov models, HMMs. The suggested method just uses simple moving average. A proper average size is obtained from forecasting experiments with stock prices of bank sector of Korean Exchange. Forecasting method with HMM and moving average smoothing is compared with a conventional method.

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Multiple State Hidden Markov Model to Predict Transmembrane Protein Topology

  • Chi, Sang-Mun
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제15권4호
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    • pp.1019-1031
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    • 2004
  • This paper describes a new modeling method for the prediction of transmembrane protein topology. The structural regions of the transmembrane protein have been modeled by means of a multiple state hidden Markov model that has provided for the detailed modeling of the heterogeneous amino acid distributions of each structural region. Grammatical constraints have been incorporated to the prediction method in order to capture the biological order of membrane protein topology. The proposed method correctly predicted 76% of all membrane spanning regions and 92% sidedness of the integration when all membrane spanning regions were found correctly.

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THE HIDDEN COSTS OF QUALITY AND ACCOUNTING METHOD

  • Su Jaw-sin
    • 한국품질경영학회:학술대회논문집
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    • 한국품질경영학회 1998년도 The 12th Asia Quality Management Symposium* Total Quality Management for Restoring Competitiveness
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    • pp.667-672
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    • 1998
  • This Paper is to describe about new concept of the hidden cost of quality and through two cases plastic bottle manufacturing to explain how to find out it. Generally, the hidden quality cost does not show in the accounting record, but some time can find in the data of cost accounting or management accounting. How to combine between the hidden quality cost and the accounting method is discussed in the conclusion.

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