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NTIS 바로가기주관연구기관 | 계명대학교 KeiMyung University |
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연구책임자 | 정병선 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-06 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 교육부 Ministry of Education |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300006833 |
과제고유번호 | 1345351983 |
사업명 | 이공학학술연구기반구축 |
DB 구축일자 | 2023-09-19 |
키워드 | 딥러닝.근사기법.데이터 효율적인 학습.특징보존.고차 근사도.Deep Learning.Approximation Method.Data-efficient Learning.Feature-preservation.High Approximation Order. |
□ 연구개발 목표 및 내용
○ 최종 목표
데이터 효율적인 딥러닝을 위해 데이터의 특징이 잘 보존되면서도 신경망의 다이나믹한 특성과 잘 융합될 수 있는 근사기법 개발
○ 전체 내용
- 1차년도: 다차원 데이터에 대한 고효율 고차 근사도 제공 근사기법 개발: 기존 근사기법의 고정 관념을 탈피한 유연한 방식의 효율적 기저 채택 방법을 이용해 기존 한계를 뛰어넘는 고차 근사도 제공 알고리즘을 개발하고 비지역적 특징 활용 방법에 대해 연구
- 2차년도: Unorganized 데이터 분석 및 처리를 위한 특징
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