신경회로망을 이용한 기호적 지식의 개량
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작성일 23-01-14 18:30
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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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신경회로망을 이용한 기호적 지식의 개량
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두 번쩨 데이터집합은 splice-junction 결정인데, splice junction은 고등...
15.4.3 Splice-Junction 결정
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. 데이터집합은 각각 60개의 뉴클레오티드들로 구성된 1,000개의 예제들이 있는데, 3가지 종류로 나뉘어 있다아 초기 규칙은 생물학 문헌에서 뽑은 21개의 규칙으로 하였고(여기에 보이지는 않았음), 이 규칙들은 대충 맞는 것이어서 예제들을 61%의 정확도로 분류해내었다. 두 번째는 이해도이다. 평가 기준은 두 가지이다.
15.5 규칙추출 experiment(실험)
이 절에서는 앞에서 설명(說明)한 두 가지 규칙추출 방법의 장단점을 보이기 위한 experiment(실험)의 결과를 제시한다. 첫 번째는 질이다. 이것은 추출된 개개의 규칙을 分析(분석)함으로써 알 수 있다아
15.5.1 테스트 방법
신경회로망을 학습시킬 때에 반복적 10겹 교차검증을 사용하였고, 학습 중 연결가중치를 감소시키는 방법을 사용하였으며, cross-entropy 오차 함수를 사용했다. 이것은 규칙의 정확도와 그 규칙이 추출된 네트웍을 규칙이 얼마나 충실히 표현하고 있는가 하는 것이다.
15.5.1.1 추출된 규칙의 정확도
추출된 규칙의 정확도를 보여주는 그림 15.10은 학습집합과 시험집합에 대한 오차…(省略)
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