| 1 |
1
인공신경망 학습에 사용되는 데이터 처리 방법에 있어서,적어도 하나의 대상 데이터를 포함하는 교체 대상 데이터 세트를 비어있는 집합으로 초기화하는 단계;상기 적어도 하나의 대상 데이터를 구성하는 데이터 값을 지시하는 지시값을 초기값으로 설정하는 단계;상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(PR)에 기반하여 상기 대상 데이터를 상기 교체 대상 데이터 세트에 포함할지 여부를 판단하는 판단단계; 및상기 판단단계의 결과에 기반하여, 상기 교체 대상 데이터 세트에 상기 대상 데이터를 포함하고, 상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(Pc)에 기반하여 상기 데이터 값을 교체할지 여부를 결정하는 교체 여부 결정단계; 를 포함하는,데이터 처리 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 교체 여부 결정단계에서, 상기 지시값에 해당하는 데이터 값이 상기 Pc에 해당하면, 상기 데이터 값을 원래의 값으로 보존하는,데이터 처리 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 교체 여부 결정단계 이후에, 상기 지시값을 증가시켜, 다시 상기 판단단계로 돌아가는 단계인,회귀 단계; 를 더 포함하고,상기 회귀 단계는,상기 판단단계에서 상기 대상 데이터를 상기 교체 대상 데이터 세트에 포함하지 않는 것으로 판단하면 실행되거나,상기 교체 여부 결정단계를 실행한 후 실행되는,데이터 처리 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 회귀 단계 이후에 상기 교체 대상 데이터 세트가 비어있는 집합이라면, 무작위의 상기 데이터 값에 대하여, 상기 교체 여부 결정단계를 실행하고, 다시 돌아오는 단계인 루프 단계; 를 더 포함하고,상기 루프 단계는,상기 대상 데이터를 구성하는 모든 데이터 값에 대하여 상기 교체 여부 결정단계를 실행하였다면 실행되는,데이터 처리 방법
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 적어도 하나의 대상 데이터는,시계열 데이터인,데이터 처리 방법
|
| 6 |
6
프로세서를 포함하는 데이터 처리 장치에 있어서,상기 프로세서는,적어도 하나의 대상 데이터를 포함하는 교체 대상 데이터 세트를 비어있는 집합으로 초기화하고,상기 적어도 하나의 대상 데이터를 구성하는 데이터 값을 지시하는 지시값을 초기값으로 설정하고,상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(PR)에 기반하여 상기 대상 데이터를 상기 교체 대상 데이터 세트에 포함할지 여부를 판단하고,상기 판단의 결과에 기반하여, 상기 교체 대상 데이터 세트에 상기 적어도 하나의 대상 데이터를 포함하고, 상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(Pc)에 기반하여 상기 데이터 값을 교체할지 여부를 결정하도록 설정된,데이터 처리 장치
|
| 7 |
7
적어도 하나의 대상 데이터를 포함하는 교체 대상 데이터 세트를 비어있는 집합으로 초기화하는 단계;상기 적어도 하나의 대상 데이터를 구성하는 데이터 값을 지시하는 지시값을 초기값으로 설정하는 단계;상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(PR)에 기반하여 상기 대상 데이터를 상기 교체 대상 데이터 세트에 포함할지 여부를 판단하는 판단단계; 및상기 판단단계의 결과에 기반하여, 상기 교체 대상 데이터 세트에 상기 적어도 하나의 대상 데이터를 포함하고, 상기 지시값에 부여된 미리 지정된 확률(Pc)에 기반하여 상기 데이터 값을 교체할지 여부를 결정하는 교체 여부 결정단계; 를 포함하는 데이터 처리 방법을, 데이터 처리 장치에서 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 기록 매체
|
