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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 9 - 22 (14page)
- DOI
- https://dx.doi.org/10.30693/SMJ.2021.10.3.9
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Basically, machine learning models use input data to produce results. Sometimes, the input data is too complicated for the models to learn useful patterns. Therefore, feature engineering is a crucial data preprocessing step for constructing a proper feature set to improve the performance of such models. One of the most efficient methods for automating feature engineering is the autoencoder, which transforms the data from its original space into a latent space. However certain factors, including the datasets, the machine learning models, and the number of dimensions of the latent space (denoted by k), should be carefully considered when using the autoencoder. In this study, we design a framework to compare two data preprocessing approaches: with and without autoencoder and to observe the impact of these factors on autoencoder. We then conduct experiments using autoencoders with classifiers on popular datasets. The empirical results provide a perspective regarding the best suited autoencoder for these factors.
목차
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참고문헌 (32)
참고문헌 신청
Y. Bengio / 2013 / Representation learning : A review and new perspectives / IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 35(8):1798~1828
B. Ghojogh / 2019 / Feature selection and feature extraction in pattern analysis: A literature review / arXiv preprint arXiv:1905.02845
M. Tschannen / 2018 / Recent advances in autoencoder-based representation learning / arXiv preprint arXiv:1812.05069
I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
P. Vincent / 2008 / Extracting and composing robust features with denoising autoencoders / Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning :1096~1103
B. Ghojogh / 2019 / Feature selection and feature extraction in pattern analysis: A literature review / arXiv preprint arXiv:1905.02845
M. Tschannen / 2018 / Recent advances in autoencoder-based representation learning / arXiv preprint arXiv:1812.05069
I. Goodfellow / 2016 / Deep Learning / MIT Press
P. Vincent / 2008 / Extracting and composing robust features with denoising autoencoders / Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning :1096~1103
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