As the performance of computers increases, the use of deep learning, which has faced technical limitations in the past, is becoming more diverse. In many fields, deep learning has contributed to the creation of added value and used on the bases of more data as the application become more divers. The process for obtaining a better performance model will require a longer time than before, and therefore it will be necessary to find an optimal model that shows the best performance more quickly. In the artificial neural network modeling a tuning process that changes various elements of the neural network model is used to improve the model performance. Except Gride Search and Manual Search, which are widely used as tuning methods, most methodologies have been developed focusing on heuristic algorithms. The heuristic algorithm can get the results in a short time, but the results are likely to be the local optimal solution. Obtaining a global optimal solution eliminates the possibility of a local optimal solution. Although the Brute Force Method is commonly used to find the global optimal solution, it is not applicable because of an infinite number of hyper parameter combinations. In this paper, we use a statistical technique to reduce the number of possible cases, so that we can find the global optimal solution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.925-931
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2009
In this paper we propose a variance function estimation method for replicated data based on averages of squared residuals obtained from estimated mean function by the least squares support vector machine. Newton-Raphson method is used to obtain associated parameter vector for the variance function estimation. Furthermore, the cross validation functions are introduced to select the hyper-parameters which affect the performance of the proposed estimation method. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the proposed procedure.
Kim, Jong-Tae;Hwang, Chang-Ha;Park, Hye-Jung;Shim, Joo-Yong
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.383-388
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2009
In this paper we propose a variance function estimation method based on kernel trick for replicated data or data consisted of sample variances. Newton-Raphson method is used to obtain associated parameter vector. Furthermore, the generalized approximate cross validation function is introduced to select the hyper-parameters which affect the performance of the proposed variance function estimation method. Experimental results are then presented which illustrate the performance of the proposed procedure.
21세기 초반 스마트 혁명으로 시작된 4차 산업혁명으로 인해 우리 사회는 초연결(Hyper-Connectivity), 초융합(Hyper-Convergence), 초지능(Hyper-Intelligence)이 가속화되고 있다. 이런 변화는 시간과 장소라는 제한적인 공간을 물리적 공간과 가상적(디지털) 공간의 경계를 뛰어넘어 융합적인 새로운 공간으로서의 메타버스(Metaverse)를 만들어내고 있다. 메타버스는 1980년대 초반부터 1990년대 중반에 출생한 밀레니얼 세대(M Generation)와 1990년대 중반부터 2000년대 초반에 출생한 Z 세대(Z Generation)을 통칭하는 MZ세대와 맞물려 계속 확산되고 있다. 교회교육도 코로나19의 확산으로 예배로 모일 수 없을 때 메타버스를 활용한 다양한 시도가 있어고, 이를 통해 교회교육의 새로운 공동체 공간으로써 활용 가능성이 확인되었다. 그뿐만 아니라 메타버스를 교회교육에 활용하면 실제적이며, 체험할 수 있는 더욱 발전적인 교회교육 공간으로 활용될 수 있을 것이다. 그러나 교회교육이 더욱 발전하기 위해서는 공간적인 개념을 뛰어넘어 교회교육 방법의 발전이 필요하다. 특히 메타버스와 MZ세대의 공통된 특징 중에 하나인 사용자 중심성이 강조된 학습자 중심의 교육방법이 교회교육에 적용될 때에 메타버스 시대 속에 교회교육은 더욱 발전적인 방향으로 나갈 수 있을 것이다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.12-15
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1996
In this paper, a new shape control law is derived as a result of introducing the parametric curve representation. This control alw is based on the estimation of the curve parameters corresponding to the target joint positions and the target tip position. Estimating target curve parameters makes it possible to find, easily, a simple shape control law by the Lyapunov design method.
본 연구는 2007년 다이에 주식을 인수해 일본 최고의 소매기업이 되었는데, 한국의 이마트와 마찬가지로 구미계통의 하이퍼 방식에다 자국특유의 관습을 살려 성공했다. 본고에서는 이온그룹을 중심으로 소매업의 성장과정을 통해 특징과 분기점에 있는 동사의 금후 전략을 어느 정도 전망할 수 있다. 금년 8월 21일 순수 지주회사로 이행하며, 북경을 필두로 2010년까지 중국시장의 100개점포를 목표로 하고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권4호
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pp.765-775
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2010
For the accelerated failure time (AFT) model a lot of effort has been devoted to develop effective estimation methods. AFT model assumes a linear relationship between the logarithm of event time and covariates. In this paper we propose a semiparametric support vector machine to consider situations where the functional form of the effect of one or more covariates is unknown. The proposed estimating equation can be computed by a quadratic programming and a linear equation. We study the effect of several covariates on a censored response variable with an unknown probability distribution. We also provide a generalized approximate cross-validation method for choosing the hyper-parameters which affect the performance of the proposed approach. The proposed method is evaluated through simulations using the artificial example.
Since the 1980s, a number of professionals in the ESL/EFL field have investigated the role of pronunciation in the ESL/EFL curriculum. Applying the insights gained from the second language acquisition research, these efforts have focused on the integration of pronunciation teaching and learning into the communicative curriculum, with a shift towards overall intelligibility as the primary goal of pronunciation teaching and learning. The present study reports on the efficacy of audio-visual aids and hyper-pronunciation training method in teaching the productions of English consonants to Japanese college students. The talk will focus on the implications of the present study, and the presenter makes suggestions to teaching pronunciation to Japanese learners.
Railway truss bridges are amongst the essential structures in railway transportation. Minimization of the construction and maintenance costs of these trusses can effectively reduce investments in railway industries. In case of railway bridges, due to high ratio of the live load to the dead load, the moving load has considerable influence on the bridge dynamics. In this paper, optimization of the railway truss bridges under moving load is taken into consideration. The appropriate algorithm namely Hyper-sphere algorithm is used for this multifaceted problem. Through optimization the efficiency of the method successfully raised about 5 percent, compared with similar algorithms. The proposed optimization carried out on several typical railway trusses. The influences of buckling, deformation constraints, and the optimum height of each type of truss, assessed using a simple approximation method.
최근에 개발되어 성공적으로 적용되고 있는 초기하분포 소프트웨어 신뢰성 성장 모델의 모수는 최우추정법으로 추정하기가 쉽지 않으므로주로 최소자승법으로 추정하고 있다. 본 논문에서는 먼저 기존의 최소자승법에서 사용된 최소화 기준을 비교한 다음, 새로 발견되는 결함수의 분산이 일정하지 않음을 고려한 가중최소자승법을 제안한다. 그리고 두 개의 실제 자료를 분석하여 가중최소자승법이 적합함을 보인다. 마지막으로 임의의 테스팅 시점에서 추가 시험에 의해 발견된 새로운 결함수를 예측하는 방법을 제안한다. 이 예측 방법은 테스팅을 중단하는 시점을 결정할 때 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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