신경회로망을 이용한 기호적 지식의 개량
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작성일 21-03-27 14:52
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15.5.1.1 추출된 규칙의 정확도
추출된 규칙의 정확도를 보여주는 그림 15.10은 학습집합과 시험집합에 대한 오차…(skip)
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다. 첫 번째는 질이다. 이것은 추출된 개개의 규칙을 分析함으로써 알 수 있따
15.5.1 테스트 방법
신경회로망을 학습시킬 때에 반복적 10겹 교차검증을 사용하였고, 학습 중 연결가중치를 감소시키는 방법을 사용하였으며, cross-entropy 오차 함수를 사용했다. 두 번째는 이해도이다. 평가 기준은 두 가지이다.
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15.4.3 Splice-Junction 결정
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15.4.3 Splice-Junction 결정두 번쩨 데이터집합은 splice-junction 결정인데, splice junction은 고등... , 신경회로망을 이용한 기호적 지식의 개량공학기술레포트 ,
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두 번쩨 데이터집합은 splice-junction 결정인데, splice junction은 고등...
15.4.3 Splice-Junction 결정
두 번쩨 데이터집합은 splice-junction 결정인데, splice junction은 고등동물에서 프로틴을 생성하는 과정에서 불필요한 DNA열이 제거되는데, 그 DNA열이 있는 위치이다. 이것은 규칙의 정확도와 그 규칙이 추출된 네트웍을 규칙이 얼마나 충실히 표현하고 있는가 하는 것이다. 데이터집합은 각각 60개의 뉴클레오티드들로 구성된 1,000개의 예제들이 있는데, 3가지 종류로 나뉘어 있따 초기 규칙은 생물학 문헌에서 뽑은 21개의 규칙으로 하였고(여기에 보이지는 않았음), 이 규칙들은 대충 맞는 것이어서 예제들을 61%의 정확도로 분류해내었다.
15.5 규칙추출 實驗(실험)
이 절에서는 앞에서 說明(설명) 한 두 가지 규칙추출 방법의 장단점을 보이기 위한 實驗(실험)의 결과를 제시한다.
