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학술저널
저자정보
정세훈 (Sunchon National University) 김종찬 (Sunchon National University) 김치용 (Dong-Eui University) 유강수 (Jeon-ju University) 심춘보 (Sunchon National University)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
779 - 786 (8page)

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In this paper, we are applied a nerve network to allow for the reflection of data learning methods in their overall forms by using cluster data rather than data learning by the stages and then selected a nerve network model and analyzed its variables through learning by the cluster. The CkLR algorithm was proposed to analyze the reaction variables of clustering outcomes through an approach to the initialization of K-means clustering and build a model to assess the prediction rate of clustering and the accuracy rate of prediction in case of new data inputs. The performance evaluation results show that the accuracy rate of test data by the class was over 92%, which was the mean accuracy rate of the entire test data, thus confirming the advantages of a specialized structure found in the proposed learning nerve network by the class.
#Cluster Verification #RNN #LSTM #Classification #Unsupervised Learning #Clustering k-LSTM RNN

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 클러스터별 검증을 위한 RNN 알고리즘 설계
4. 제안하는 알고리즘의 성능평가
5. 결론
REFERENCE

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