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[2024-1] 장인영 - Explainable artificial intelligence for intrusion detection in IoT networks: A deep learning based approach https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0957417423022534h Abstract 이 논문은 IoT 네트워크의 침입 탐지 시스템을 위해 공격을 분류하는 딥러닝 모델을 제안한다. 모델 훈련과 테스트를 위해 NSL-KDD, UNSW-NB 15 데이터셋을 사용한다. 필터 기반 접근 방식을 사용하여 중요한 feature를 선별하고 두 가지 딥러닝 모델을 구축한다. DL 모델은 두 데이터셋에 대해 모두 높은 정확성을 보였다. 하지만, DL 모델은 불투명하고 이해하기 어렵기 때문에 LIME과 SHAP을 이용하여 모델에 대한 신뢰도를 높인다. 1. IoT 네트워크 & IDS (Intrusion detection system) 최근, IoT가 발전하며 I.. 2024. 4. 13.
[2024-1] 염제원 - Meta-Learning in Neural Networks: A Survey https://arxiv.org/abs/2004.05439 Meta-Learning in Neural Networks: A Survey The field of meta-learning, or learning-to-learn, has seen a dramatic rise in interest in recent years. Contrary to conventional approaches to AI where tasks are solved from scratch using a fixed learning algorithm, meta-learning aims to improve the learni arxiv.org Abstract 최근 "Learning-to-Learn"으로 표방되는 "Meta-Learning"의.. 2024. 4. 12.
[2024-1] 김동한 - Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4754273/ Nonparametric statistical tests for the continuous data: the basic concept and the practical use Conventional statistical tests are usually called parametric tests. Parametric tests are used more frequently than nonparametric tests in many medical articles, because most of the medical researchers are familiar with and the statistical software.. 2024. 3. 25.
[2024-1] 박지연 - Deep learning : Yann LeCun1,2, Yoshua Bengio3 & Geoffrey Hinton4,5 / 2015 https://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf Abstract Deep learning multiple processing layers로 구성된 계산 모델이 여러 수준의 추상화를 통해 데이터의 표현을 학습할 수 있도록 함 → 다양한 영역의 기술 수준을 향상 시킴 backpropagation algorithm(역전파 알고리즘) → 딥러닝이 사용하는 알고리즘으로 기계가 이전 계층의 표현에서 각 계층의 표현을 계산하는 데 사용되는 내부 매개 변수를 어떻게 변경하는지를 나타낸다 convolutional nets vs recurrent nets알고리즘 CNN RNN 주요 특징 이미지 데이터에 특화된 패턴 인식 순차적인 데이터(시계열 데이터)에서 시간.. 2024. 3. 19.