DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 조소희 | ko |
dc.contributor.author | 최재식 | ko |
dc.date.accessioned | 2021-02-04T02:10:04Z | - |
dc.date.available | 2021-02-04T02:10:04Z | - |
dc.date.created | 2020-12-02 | - |
dc.date.created | 2020-12-02 | - |
dc.date.created | 2020-12-02 | - |
dc.date.created | 2020-12-02 | - |
dc.date.issued | 2020-05 | - |
dc.identifier.citation | 정보과학회논문지, v.47, no.5, pp.445 - 453 | - |
dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/280550 | - |
dc.description.abstract | 산업, 의료, 금융 등 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 예측 및 진단이 늘어나면서, 인공지능의 내부 작동원리를 설명하는 연구에도 관심이 높아지고 있다. 이미지 데이터에서 중요 입력 특징점을 시각화하는 기존 연구들과 다르게, 본 논문에서는 시계열 데이터의 은닉 노드를 시각화하여 심층신경망 내부의 작동원리를 설명한다. 본 논문은 은닉 노드의 시각화를 쉽게 하도록 가중치 행렬(weight matrix)을 기준으로 은닉 노드를 군집화하여 패턴을 파악하였다. 이를 통해 심층학습 모델의 작동원리를 설명할 뿐만 아니라, 사용자 수준에서 시계열 데이터에 대한 이해를 높일 수 있었다. | - |
dc.language | English | - |
dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
dc.title | 시계열 심층학습 모델의 은닉 노드에 대한 시각화 | - |
dc.title.alternative | Visualization of Convolutional Neural Networks for Time Series Input Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 47 | - |
dc.citation.issue | 5 | - |
dc.citation.beginningpage | 445 | - |
dc.citation.endingpage | 453 | - |
dc.citation.publicationname | 정보과학회논문지 | - |
dc.identifier.doi | 10.5626/JOK.2020.47.5.445 | - |
dc.identifier.kciid | ART002586865 | - |
dc.contributor.localauthor | 최재식 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 조소희 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | 시계열 데이터 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 심층학습 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 은닉 노드 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 가중치 행렬 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 패턴 | - |
dc.subject.keywordAuthor | time series data | - |
dc.subject.keywordAuthor | deep learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | hidden layers | - |
dc.subject.keywordAuthor | weight matrix | - |
dc.subject.keywordAuthor | patterns | - |
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