인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
고차상관관계를 표현하는 랜덤 하이퍼그래프 모델 진화를 위한 베이지안 샘플링 알고리즘 A Bayesian Sampling Algorithm for Evolving Random Hypergraph Models Representing Higher-Order Correlations
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제36권 제3호
- 발행연도
- 2009.3
- 수록면
- 208 - 216 (9page)
피인용 0
고차상관관계를 표현하는 랜덤 하이퍼그래프 모델 진화를 위한 베이지안 샘플링 알고리즘
초록·키워드
유전자알고리즘의 교차나 돌연변이 연산을 직접적으로 사용하지 않고 개체군의 확률분포를 추정하여 보다 효율적인 탐색을 수행하려는 분포추정알고리즘이 여러 방법으로 제안되었다. 그러나 실제로 변수들간의 고차상관관계를 파악하는 일은 쉽지 않은 일이라 대부분의 경우 낮은 차수의 상관관계를 제한된 가정하에 추정하게 된다. 본 논문에서는 데이타의 고차상관관계를 표현할 수 있고 최적 해를 좀 더 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 분포추정알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 상관관계가 있을 것으로 추정되는 변수들의 집합으로 정의된 하이퍼에지로 구성된 랜덤 하이퍼그래프 모델을 구축하여 변수들 간의 고차상관관계를 표현하고, 베이지안 샘플링 알고리즘(Bayesian Sampling Algorithm)을 통해 다음 세대의 개체를 생성한다. 기만하는 빌딩블럭(deceptive building blocks)을 가진 분해가능(decomposable) 함수에 대하여 실험한 결과 성공적으로 최적해를 구할 수 있었으며 단순 유전자알고리즘과 BOA (Bayesian Optimization Algorithm)와 비교하여 좋은 성능을 얻을 수 있었다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
