시계열 심층학습 모델의 은닉 노드에 대한 시각화Visualization of Convolutional Neural Networks for Time Series Input Data

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 394
  • Download : 0
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.author조소희ko
dc.contributor.author최재식ko
dc.date.accessioned2021-02-04T02:10:04Z-
dc.date.available2021-02-04T02:10:04Z-
dc.date.created2020-12-02-
dc.date.created2020-12-02-
dc.date.created2020-12-02-
dc.date.created2020-12-02-
dc.date.issued2020-05-
dc.identifier.citation정보과학회논문지, v.47, no.5, pp.445 - 453-
dc.identifier.issn2383-630X-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/280550-
dc.description.abstract산업, 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.languageEnglish-
dc.publisher한국정보과학회-
dc.title시계열 심층학습 모델의 은닉 노드에 대한 시각화-
dc.title.alternativeVisualization of Convolutional Neural Networks for Time Series Input Data-
dc.typeArticle-
dc.type.rimsART-
dc.citation.volume47-
dc.citation.issue5-
dc.citation.beginningpage445-
dc.citation.endingpage453-
dc.citation.publicationname정보과학회논문지-
dc.identifier.doi10.5626/JOK.2020.47.5.445-
dc.identifier.kciidART002586865-
dc.contributor.localauthor최재식-
dc.contributor.nonIdAuthor조소희-
dc.description.isOpenAccessN-
dc.subject.keywordAuthor시계열 데이터-
dc.subject.keywordAuthor심층학습-
dc.subject.keywordAuthor은닉 노드-
dc.subject.keywordAuthor가중치 행렬-
dc.subject.keywordAuthor패턴-
dc.subject.keywordAuthortime series data-
dc.subject.keywordAuthordeep learning-
dc.subject.keywordAuthorhidden layers-
dc.subject.keywordAuthorweight matrix-
dc.subject.keywordAuthorpatterns-
Appears in Collection
AI-Journal Papers(저널논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0