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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
유영우 (포항공과대학교) 오세영 (포항공과대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2015년도 대한전자공학회 정기총회 및 추계학술대회
발행연도
2015.11
수록면
683 - 686 (4page)

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CNN has been one of the best classifiers for images and object recognition. However, BP, mostly used for training CNN, takes a long time. To speed up training, a new architecture called CNN-ELM has been proposed here. It is based on a local image version of the ELM-AE learning. Using matlab 2015, our experiment shows a comparable classification performance to the BP trained CNN, with its training up to 200 times faster for MNIST and CIFAR-10 datasets.

목차

Abstract
I. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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