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NTIS 바로가기한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.25 no.5, 2015년, pp.425 - 430
이용규 (연세대학교 컴퓨터과학과) , 이일병 (연세대학교 컴퓨터과학과)
This paper is a study to improve the classification efficiency of rotating objects by using deep neural networks to which a deep learning algorithm was applied. For the classification experiment of rotating objects, COIL-20 is used as data and total 3 types of classifiers are compared and analyzed. ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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객체인식 기술은 무엇인가? | 객체인식 기술은 그림 1과 같이 데이터의 특징이나 속성을 찾아 동일한 객체를 찾아내는 방법으로 효율적인 인간-컴퓨터 상호작용을 위해서 시도되는 인터페이스 테마중 하나이다[1]. 그러나 최근 연구 결과에서 노이즈가 많은 데이터나 객체의 다양한 회전 각도에 의한 변형이 상당한 데이터에 대해 취약한 모습을 보이고 있는 것이 현실이다. | |
제한된 볼츠만 머신은 어디에 사용되는가? | 제한된 볼츠만 머신은 패턴인식에서 특징을 추출하기 위하여 사용되는 알고리즘의 하나이다. RBM은 그림 2와 같이 기본적으로 가시뉴런과 은닉뉴런으로 구성된 2개의 층을 가지며 0또는 1이나 -1또는 1의 이진값을 갖는 뉴런으로 구성된 신경망이다[5]. | |
패턴인식에서 분류의 문제는 무엇으로 구분되는가? | 패턴인식에서 분류의 문제는 크게 2가지 단계로 구분된다. 바로 전처리를 통한 특징추출과 분류를 위한 분류기의 설계이다. 그러나 빅데이터로 인하여 매우 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 최근에는 이를 처리하기 위해 특징추출과 분류기가 결합한 형태의 새로운 모형이 개발되고 있다[2]. |
Hye-Young Park and Kwan-Yong Lee ,Pattern recognition and Machine learning, EHAN, 2011.
Il-Seok Oh, Pattern recognition. KYOBO. 2008.
Bengio, Yoshua, "Learning Deep Architectures for AI," Foundations and Trends in Machine Learning 2, 2009.
J. Schmidhuber, "Deep Learning in Neural Networks: An Overview," 2014.
Geoffrey Hinton, "A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines," UTML TR 2010-003, University of Toronto, 2010.
Min-Kyu Park, "Training Restricted Boltzmann Machines using MCMC-based Particle filter," University of Seoul, 2013.
Hinton, Geoffrey E., "Training products of experts by minimizing contrastive divergence," Neural computation 14.8, 1771-1800. 2002.
Sameer A.Nene, Shree K.Nayar, Hiroshi Murase, "Columbia Object Image Library (COIL-20)," No. CUCS-005-96. 1996.
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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