Project #1: Text Classification by Neural Networks
(2006년 2학기)

    Problem Definition

  • Classification 문제에 대한 인공신경망 학습 및 적용
  • Epoch, hidden node의 수 등 여러 요소에 따른 일반화 성능 비교 및 분석
    CLASSIC3 Dataset (preprocessed)

  • Three classes (MED, CISI, CRAN)
  • Total 3,830 examples
  • Training Data: 2,683 examples, Test Data: 1,147 examples
  • 100 terms (or features)
  • [Download]
      • - 100_all.txt: all examples
      - 100_train.txt: training examples
      - 100_test.txt: test examples
      - *.arff: Weka format
    Submission

  • 제출 기한: 10월 12일(목), 301동 419호 김선 조교에게 제출
  • 제출물
      • - 실험 환경 서술 (사용한 소프트웨어 등 실험 환경, 직접 구현 가능)
      - Epoch, hidden unit 수 등에 따른 성능 변화 및 분석
      - 입력 정규화 방법, learning rates 등 기타 방법에 따른 성능 변화 및 분석
      - 토론
  • 주의: '하드카피' 및 '이메일', 모두 제출입니다.
  • 문의: (Tel: 02-880-1847)
    Sources

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Last update: September 20, 2006