自動編碼器組態在特徵萃取與特徵選取的效能研究-以高維度資料為例;Research on the Efficiency and Effectiveness of Autoencoder Configurations in Feature Extraction and Feature Selection for High-Dimensional Datasets

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題名:	自動編碼器組態在特徵萃取與特徵選取的效能研究-以高維度資料為例;Research on the Efficiency and Effectiveness of Autoencoder Configurations in Feature Extraction and Feature Selection for High-Dimensional Datasets
作者:	蘇坤良
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	自動編碼器;維度災難;特徵選取;深度學習;Autoencoder;Curse of dimensionality;Feature selection;Deep learning
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:52:13 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	本計畫預計能提升自動編碼器在特徵選取領域上的可行性與能力，透過找到最佳的激勵函數、神經元數量以及閾值設計方法，有利於未來在特徵選取領域上使用自動編碼器的有效性。因此，本計畫的順利執行將會在學術研究、特徵萃取與特徵選取、自動編碼器以及激勵函數應用領域上有所貢獻。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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