유전자 발현 데이터에서의 오토 인코더 사전 학습과 미세조정을 통한 유방암 분자적 아종 분류

Q: 이 논문에서 정의한 오토 인코더란 무엇인가?

입력 데이터를 압축하고 복원하는 과정을 통해 데이터 내의 중요한 특징을 학습하는 모델을 의미한다. 본 연구에서는 전 종류 암 통합 유전자 발현 데이터 셋에 적용하여 유방암 아종 분류를 위한 사전 학습 모델로 활용되었다.

Q: 유전자 발현 데이터의 사전 학습과 미세 조정이 유방암 아종 분류에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 오토 인코더를 통한 사전 학습 모델이 직접 학습 모델 및 기존 통계적 머신 러닝 모델보다 우수한 분류 성능을 보였다. 이는 사전 학습으로 습득한 주요 특성 값이 초기 가중치로 작용하여 분류 정확도를 향상시켰기 때문이다.

김은수; 안홍렬

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김은수 (수원대학교) 안홍렬 (수원대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국소프트웨어종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.12

수록면: 751 - 753 (3page)

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유방암(Breast cancer)은 유방 조직에서 악성 종양이 발생하는 질병으로, 여성에게 가장 흔한 유형의 암이다. 유방암은 4종류의 분자적 아종(Molecular subtype)으로 나뉘는데, 유방암 아종에 따라 환자들의 치료법에 차이가 있으므로, 아종을 정확하게 분류해내는 것은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 유방암 아종 분류 정확도를 높이기 위한 유전자 발현(Gene expression) 데이터에 대한 사전 학습 ... 전체 초록 보기

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UCI(KEPA) : I410-151-24-02-089229545

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