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[국내논문] 함수모형 회귀분석 및 알고리즘
Function Regression algorithm 원문보기

한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회, 2017 Nov. 01, 2017년, pp.770 - 773  

김석준 (한신대학교 수학과) ,  장근호 (한신대학교 수리금융학과) ,  김예지 (한신대학교 수학과)

초록
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Linear Regression 문제를 토대로 변형하여 선형회귀분석, 2차함수모형 회귀분석, '단조 증가(감소)' 3차 함수 모형 회귀분석과 그에 따라 변형되는 gradient descent 알고리즘을 기술한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 회귀분석은 선형임을 가정하고 시작하지만 함수모형을 선정함에 따라 그 모형의 특징을 살릴 수 있기 때문인데 예를 들면 2차 함수모형은 감소하다 증가하는 특징 ,‘단조 증가(감소)’하는 3차 함수모형은 증가하다 정체하게 되는 특징을 살릴 수 있다는 것이 이 논문의 논제이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
‘단조 증가(감소)’ 3차 함수모형은 무엇을 표현하기 적합한 모형인가? 즉 이 함수모형은 어떤 증가하다가 ‘정체되는 구간’을 표현하기 좋은 모형이며 시간복잡도 또한 수정할 weight 값이 적어 실시간 응답에 적합한 함수모형이다.
learning rate 조절 방식이란 무엇인가? 여기서 하고자하는 learning rate 조절 방식은 “초기값”을 잘 선정하여 이상적인 learning rate값을 찾아낸 뒤 overShooting 또는 small rate 현상이 일어날 것으로 보이면 learning rate값을 조금씩 늘리거나 줄여나가 학습시키자는 방식이다.
Linear Regression 문제란 무엇인가? 통계학적으로는 ‘선형 회귀분석’의 모델을 컴퓨터가 학습할 수 있도록 설계하여 상수값을 갖는 두 개 이상의 변수를 갖는 데이터가 주어지면 그 변수간의 상관관계를 학습시켜 가장 적합한 하나의 직선을 찾아내는 문제이다.
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