KCI등재
은닉변수를 이용한 Latent One-Class SVM = Latent One-Class SVM using Hidden Variable
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2013
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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429-434(6쪽)
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One-class SVM은 데이터가 존재하는 영역을 추출하고, 이 영역을 서포트 벡터로 표현하며 표현된 영역 밖의 데이터들은 아웃라이어(outlier)로 간주된다. 본 논문에서는 데이터 포인트마다 은닉 변수(hidden variable) 혹은 토픽(topic)이 있다고 가정하고, 이를 반영하기 위해 PoMEN에 기반을 둔 Latent One-class SVM을 제안한다. Latent One-class SVM은 베이지안 형태의 학습과 max-margin 형태 학습이 결합된 것으로 학습을 위해 EM 알고리즘과 유사한 학습 알고리즘을 사용하며 내부적으로 기존의 One-class SVM의 학습 알고리즘을 서브루틴으로 사용한다. 실험결과 Latent One-class SVM이 대부분의 구간에서 One-class SVM 보다 성능이 높았으며, 특히 거짓 긍정률이 낮고 참 긍정률이 낮지 않은 구간에서 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
더보기One-class SVM estimates the region in the input space where the sample reside. One-class SVM uses only positive examples in training. In this paper, we present a latent one-class SVM that attempts to combine the advantages of Baysian-style learning and max-margin learning. The latent one-class SVM leads to an averaging prediction rule that resembles a Bayes predictor. We develop an EM-style algorithm utilizing existing convex optimization algorithm for a standard one-class SVM as a subroutine. We show that the latent one-class SVM outperforms a standard one-class SVM on real world OCR and URL data set.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2014-09-01 | 평가 | 학술지 통합(기타) | |
2013-04-26 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2008-10-17 | 학술지명변경 | 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지(등재유지) | KCI등재 |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정(등재후보2차) | KCI등재 |
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