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확률적 자율 학습을 위한 베이지안 모델
Bayesian Model for Probabilistic Unsupervised Learning 원문보기

퍼지 및 지능시스템학회 논문지 = Journal of fuzzy logic and intelligent systems, v.11 no.9, 2001년, pp.849 - 854  

최준혁 (김포대학 컴퓨터계열) ,  김중배 (한국전자통신연구원 컴퓨터·소프트웨어 기술연구소) ,  김대수 (한신대학교 컴퓨터학과) ,  임기욱 (선문대학교 산업공학과)

초록
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Bishop이 제안한 Generative Topographic Mapping(GTM)은 Kohonen이 제안한 자율 학습 신경망인 Self Organizing Maps(SOM)의 확률 버전이다. GTM은 데이터가 생성되는 확률 분포를 잠재 변수, 혹은 은닉 변수를 사용하여 모형화한다. 이것은 SOM에서는 구현될 수 없는 GTM만의 특징이며, 이러한 특징으로 인하여 SOM의 한계들을 극복할 수 있게 된다. 본 논문에서는 이러한 GTM 모형에 베이지안 학습(Bayesian learning)을 결합하여 작은 오분류율을 가지는 분류 알고리즘인 베이지안 GTM(Bayesian GTM)을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 GTM의 빠른 계산 처리 능력과 데이터에 대한 확률 분포, 그리고 베이지안 추론의 정확성을 이용하여 기존의 분류 알고리즘보다 우수한 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 기존의 분류 알고리즘에서 많이 실험하였다. 학습 데이터를 통하여 이를 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

GTM(Generative Topographic Mapping) model is a probabilistic version of the SOM(Self Organizing Maps) which was proposed by T. Kohonen. The GTM is modelled by latent or hidden variables of probability distribution of data. It is a unique characteristic not implemented in SOM model, and, therefore, i...

주제어

#Generative Topographic Mapping   #Bayesian Inference   #Slice Sampling  

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