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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 1,633 - 1,640 (8page)
- DOI
- 10.7840/kics.2019.44.9.1633
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본 논문은 비지도 특징학습을 위한 커널 기법에 근거한 제한된 볼츠만 머신 (RBM)을 제시한다. 커널 기반 RBM의 핵심 아이디어는 입력 데이터를 비선형 함수를 이용하여 고차원의 특징공간으로 맵핑하고, 이 공간에서 가시유닛과 은닉유닛에 대한 에너지 함수를 정의한다. 딥러닝에서 많이 쓰이고 있는 rectified linear unit을 커널 RBM을 위한 커널 함수로 사용한다. 커널 RBM을 학습하기 위해 경사기반 contrastive divergence 알고리즘을 유도하고, 학습에 필요한 파라메터의 갱신법을 제시한다. MNIST와 STL-10 데이터를 사용한 실험에서 제안된 기법은 유용한 특징들을 학습하며, 기존의 RBM보다 더 향상된 인식결과를 나타낸다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험 및 결과
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Y. Bengio, A. Courville, and P. Vincent, “Representation learning: A review and new perspectives,” IEEE Trans. PAMI, special issue Learning Deep Architectures, vol. 35, no. 8, pp. 1798-1828. Aug. 2013.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
Wikipedia, Feature learning, Retrieved May 30, 2019, from https://en.wikipedia.org/wiki/Fe ature_learning
A. Coates, H. Lee, and A. Ng, “An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning,” in Proc. Fourteenth Int. Conf. Artificial Intell. and Statistics, PMLR 15, pp. 215-223, 2011.
J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, and A. Zisserman, “Supervised dictionary learning,” Advances in NIPS, 2008.
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A. Coates, H. Lee, and A. Ng, “An analysis of single-layer networks in unsupervised feature learning,” in Proc. Fourteenth Int. Conf. Artificial Intell. and Statistics, PMLR 15, pp. 215-223, 2011.
J. Mairal, F. Bach, J. Ponce, G. Sapiro, and A. Zisserman, “Supervised dictionary learning,” Advances in NIPS, 2008.
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