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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2003.11
- 수록면
- 84 - 87 (4page)
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This paper proposes the enhanced RBF network, which arbitrates learning rate and momentum dynamically by using the fuzzy system, to arbitrate the connected weight effectively between the middle layer of RBF network and the output layer of RBF network. ART2 is applied to as the learning structure between the input layer and the middle layer and the proposed auto-turning method of arbitrating the learning rate as the method of arbitrating the connected weight between the middle layer and the output layer. The enhancement of proposed method in terms of learning speed and convergence is verified as a result of comparing it with the conventional delta-bar-delta algorithm and the RBF network on the basis of the ART2 to evaluate the efficiency of learning of the proposed method.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Related Study
3. Enhanced RBF network
4. Experiment and analysis of the result
5. Conclusions
References
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