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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 제31권 제2호(Ⅰ)
발행연도
2004.10
수록면
217 - 219 (3page)

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본 연구에서는 Feedforward Neural Network에 적용될 수 있는 개선된 학습 알고리즘을 개발하고자 한다. 제시된 알고리즘을 이용하여 학습을 할 때 초기는 가장 단순한 경우로써 한 개의 학습 패턴과 은닉층으로부터 시작한다. 신경망 학습중에 지역최소값에 수렴되면 weights scaling 기법을 이용하여 지역 최소값을 벗어나도록 한다. 지역 최소값의 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 추가한다. 이러한 단계에^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE00604458');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

목차

요약

1. 서론

2. 개선된 학습 알고리즘

3. 실증분석

4. 결론

참고문헌

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