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NTIS 바로가기주관연구기관 | 단국대학교 DanKook University |
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연구책임자 | 황창하 |
참여연구자 | 심주용 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2019-11 |
과제시작연도 | 2019 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202000000976 |
과제고유번호 | 1345303518 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2020-05-30 |
키워드 | 딥러닝.복잡한 자료.서포트벡터기계.신경망.심층 신경망.심층 신뢰망.영상자료.제한 볼츠만기계.합성곱 신경망. |
□ 연구개요
가. 1차년도 연구에서는 분류를 위한 RBM의 성능을 향상시켜 안정된 모형을 개발한다. 그리고 개발된 분류용-RBM을 다중 인스턴스 학습에 적용할 수 있도록 확장한다. 아울러 실제자료에 활용하는 연구를 수행한다.
나. 2차년도 연구에서는 고수준 특징공간에서의 선형회귀분석과 선형분류기법을 적용하여 회귀분석과 분류를 위한 심층 서포트벡터기계를 개발하고 다양한 종류의 복잡한 자료를 분석하는데 활용하는 연구를 수행한다.
다. 3차년도 연구에서는 조기위암 영상자료에 합성곱 신경망(CNN) 또는 다중 인스턴스 학습
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