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스트림 데이터 학습을 위한 예측적 컨볼루션 신경망
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | 허민오 장병탁 |
| Copyright Year | 2015 |
| Abstract | 인터넷 상 데이터와 스마트 디바이스가 증가함에 따라 순차적으로 유입되는 스트림 형식의 데이터가 늘어나고 있다. 잠재적인 빅데이터인 스트림 데이터를 다루기 위해서는 온라인 학습이 가능해야 한다. 이에 본 고에서는 스트림 데이터 학습을 위한 새로운 모델인 예측적 컨볼루션 신경망과 온라인 학습방법을 제안한다. 이 모델은 탐지와 풀링을 반복하는 컨볼루션 연산을 통해 탐지 패턴을 계층화하여 상위계층이 될수록 긴 길이의 패턴의 정보를 다루도록 한다. 본 모델의 기초적 검증을 위해 스마트폰으로 2달간 수집한 GPS 데이터를 이산화하여 관측데이터로 삼았다. 이를 제안모델을 통해 학습하여 계층을 따라 추상화된 정보로부터 복원한 데이터와 관측데이터를 비교하여, 긴 시간의 패턴을 다루면서도 관측 수준의 데이터를 복원하는 것을 확인하였다. |
| Starting Page | 849 |
| Ending Page | 851 |
| Page Count | 3 |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Volume Number | 22 |
| Alternate Webpage(s) | http://tmv.edu.in/pdf/UGC%20WEB/Academic_Curricula/Physiotherapy/BPT1stYear.pdf |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |