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황창하,김상민,Hwang, Chang-Ha,Kim, Sang-Min 한국데이터정보과학회 1998 한국데이터정보과학회지 Vol.9 No.2
The back propagation(BP) algorithm allows multilayer feedforward neural networks to learn input-output mappings from training samples. It iteratively adjusts the network parameters(weights) to minimize the sum of squared approximation errors using a gradient descent technique. However, the mapping acquired through the BP algorithm may be corrupt when errorneous training data are employed. In this paper two types of robust backpropagation algorithms are discussed both from a theoretical point of view and in the case studies of nonlinear regression function estimation and handwritten Korean character recognition. For future research we suggest Bayesian learning approach to neural networks and compare it with two robust backpropagation algorithms.
On Approximate Prediction Intervals for Support Vector Machine Regression
황창하,석경하,조대현,Seok, Kyung-Ha,Hwang, Chang-Ha,Cho, Dae-Hyeon The Korean Data and Information Science Society 2002 한국데이터정보과학회지 Vol.13 No.2
The support vector machine (SVM), first developed by Vapnik and his group at AT &T Bell Laboratories, is being used as a new technique for regression and classification problems. In this paper we present an approach to estimating approximate prediction intervals for SVM regression based on posterior predictive densities. Furthermore, the method is illustrated with a data example.
황창하,신사임,Hwang, Chang-Ha,Shin, Sa-Im 한국데이터정보과학회 2010 한국데이터정보과학회지 Vol.21 No.3
커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다. Kernel machine learning is gaining a lot of popularities in analyzing large or high dimensional nonlinear data. We use this technique to estimate a GARCH model for predicting the conditional volatility of stock market returns. GARCH models are usually estimated using maximum likelihood (ML) procedures, assuming that the data are normally distributed. In this paper, we show that GARCH models can be estimated using kernel machine learning and that kernel machine has a higher predicting ability than ML methods and support vector machine, when estimating volatility of financial time series data with fat tail.
황창하,나은영,석경하,Hwang, Chang-Ha,Na, Eun-Young,Seok, Kyung-Ha 한국데이터정보과학회 2001 한국데이터정보과학회지 Vol.12 No.2
신경망은 점차 분류 및 함수추정을 위한 현대 통계적 방법론으로 부각되고 있다. 신경망은 특히 선형 회귀함수를 일반화시키는 유연한(flexible) 방법을 제공하며 일반적 비선형 함수를 모수화하는 방법으로 간주된다. 본 논문에서는 함수추정을 위한 신경망을 생각한다. 신경망이 훈련자료를 과대적합하는 것을 피할 수 있도록 하는 간단한 방법은 정칙화(regularization)이다. 신경망에서는 정칙화를 위해 주로 가중치 감소법(weight decay method)을 사용한다. 함수추정을 위해 가중치감소 신경망을 사용할 때 은닉노드수, 가중치모수, 학습률 및 학습반복회수가 중요한 모수이다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 사용하여 가중치감소 신경망의 중요한 모수들을 자동으로 최적화하는 방법을 제안하고 결과적으로 가중치감소 신경망을 자동학습하는 방법을 설명한다. 그리고 다른 함수추정방법들과 자동학습된 가중치감소 신경망을 비교분석한다. Neural networks we increasingly being seen as an addition to the statistics toolkit which should be considered alongside both classical and modern statistical methods. Neural networks are usually useful for classification and function estimation. In this paper we concentrate on function estimation using neural networks with weight decay factor The use of weight decay seems both to help the optimization process and to avoid overfitting. In this type of neural networks, the problem to decide the number of hidden nodes, weight decay parameter and iteration number of learning is very important. It is called the optimization of weight decay neural networks. In this paper we propose a automatic optimization based on genetic algorithms. Moreover, we compare the weight decay neural network automatically learned according to automatic optimization with ordinary neural network, projection pursuit regression and support vector machines.
함수근사를 위한 서포트 벡터 기계의 커널 애더트론 알고리즘
석경하,황창하,Seok, Kyung-Ha,Hwang, Chang-Ha 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.6
함수근사는 과학과 고학부야에서 공범위하게 응용된다. 시포트 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 원래 분류를 위해 계안되어져 문자인식, 얼굴인식 등의 응용분야에서 좋은 결과를 보여주고 있다. 최근 SVM이론 함수근사로 확장되어 많이 활용되려 하고 있다. 그러나 함수근사를 위한 SVM 알고리즘은 QP(quadratic proramming)문제와 관련되어있어 계산에 시간이 걸리며 QP를 위한 패키지가 있어야 한다. 본 논문에서는 함수근사를 위해 커널-애더트론 알고리즘을 이용한 SVM을 제안하고 QP를 이용한 SVM과 성능을 비교하고자 한다. Function approximation from a set of input-output pairs has numerous applications in scientific and engineering areas. Support vector machine (SVM) is a new and very promising classification, regression and function approximation technique developed by Vapnik and his group at AT&TG Bell Laboratories. However, it has failed to establish itself as common machine learning tool. This is partly due to the fact that this is not easy to implement, and its standard implementation requires the use of optimization package for quadratic programming (QP). In this appear we present simple iterative Kernel Adatron (KA) algorithm for function approximation and compare it with standard SVM algorithm using QP.
함수근사를 위한 서포트 벡터 기계의 커널 애더트론 알고리즘
석경하 ( Kyung Ha Seok ),황창하 ( Chang Ha Hwang ) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.6
Function approximation from a set of input-output pairs has numerous applications in scientific and engineering areas. Support vector machine (SVM) is a new and very promising classification, regression and function approximation technique developed by Vapnik and his group at AT&TG Bell Laboratories. However, it has failed to establish itself as common machine learning tool. This is partly due to the fact that this is not easy to implement, and its standard implementation requires the use of optimization package for quadratic programming (QP). In this appear we present simple iterative Kernel Adatron (KA) algorithm for function approximation and compare it with standard SVM algorithm using QP.