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학술저널
저자정보
박범진 (서울시립대학교) 박창이 (서울시립대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제29권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
267 - 276 (10page)
DOI
10.7465/jkdi.2018.29.1.267

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이미지는 행렬형태로 자연스럽게 표현되므로 기존의 기계 학습 (machine learning) 방법들을 이미지 데이터에 적용하기 위해서는 행렬을 벡터로 변환해야 한다. 최근 지지행렬기계 (support matrix machine)는 데이터 행렬을 벡터로 변환하지 않고 직접 분류하도록 고안되었다. 그러나 문헌상의 연구에서는 지지행렬기계와 지지벡터기계 (support vector machine)의 분류 정확도만을 비교하였다. 본 논문에서는 지지벡터기계의 예측 성능을 k-근방 분류, 지지벡터기계, 그리고 심층 신경망 (deep neural network)과 같은 이미지 데이터에 대한 주요 분류방법들과 비교하고 이러한 방법들의 특징에 대하여 알아보고자 한다.
#심층 신경망 #지지벡터기계 #지지행렬기계 #Deep neural network #support matrix machine #support vector machine

목차

요약
1. 서론
2. 본론
3. 데이터 분석
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (11)

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