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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1997.10
수록면
385 - 388 (4page)

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Back Propagation은 다충 구조의 네트워크로, 여러 가지 한계점을 가지고 있다. 최급 강하법에 의한 지역 최소화에 빠진체 학습이 종료되고, 네트워크 전체의 학습을 위하여 많은 횟수의 반복학습이 필요하며, 추가 학습시에는 기존의 학습 지식이 지워져서 전체적인 재학습이 필요하였다. 더군다나, 학습의 완료시점 조차 예측할 수 없는 한계를 지니고 있었다. 따라서, 기존의 네트워크에서 초기치 설정 문제와 오차 수정에서 나타나는 어려움, 또 최적의 조건을 얻기 위한 Threshold의 임의적 설정에의 난제를 유발하는 Weight를 이용한 방식을 지양하고자 본 논문에서는 확률(Probability)이라는 개념을 도입하여 새로운 모델을 제안하였다. 시뮬레이션을 통하여 여러 가지 문제점이 개선됨을 확인 할 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. Probability Neural Network(PBNN) 모델

3. 실험 및 고찰

4. 결론

5. Reference

참고문헌 (0)

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