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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
강명인 (성균관대학교) 강석호 (성균관대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
561 - 563 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

회귀 인공신경망의 예측 불확실성 정량화를 위한 대리 기법
강명인 ,  강석호 한국정보과학회 학술발표논문집 2021.06 학술대회자료

2020

Zero-shot 지식 증류 기반 인공신경망 예측 불확실성 정량화
강명인 ,  강석호 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2020.11 학술대회자료

초록· 키워드

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불확실성 정량화는 잘못된 예측에 따른 손실을 예방하는데 중요한 역할을 한다. 일반적인 구조의 인공신경망은 분류 문제에 적용 시 예측 불확실성에 관한 정보를 직접 제공하나, 회귀 문제에 적용 시 예측 불확실성에 관한 명시적인 정보를 제공하지 못한다. 주어진 인공신경망의 학습에 사용되었던 원본 학습 데이터가 존재하는 경우 불확실성 정량화가 가능한 새로운 모델을 구축할 수 있지만 많은 현실 문제에서 원본 학습 데이터의 재사용은 제한된다. 본 연구에서는 대리 분석(Surrogate Analysis)에 기반한 주어진 회귀 인공신경망의 새로운 불확실성 정량 ... 전체 초록 보기

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공공데이터 분석을 통한 변동성 요인 분석과 예측 모델 생성에 대한 연구
윤철희 ,  한기형 한국산학기술학회 논문지 2023 .12
딥러닝을 활용한 비선형 구조물의 확률론적 지진 응답 예측
김태용 ,  송준호 ,  권오성 대한토목학회 학술대회 2018 .10
랜덤 필드를 고려한 압전체 성능의 불확실성 정량화
박정준 ,  유홍희 한국소음진동공학회 학술대회논문집 2017 .04

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