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오류 역전파 알고리즘의 문제점과 ART 신경회로망의 문제점을 개선하기 위해 Jacobs가 제안한 delta-bar-delta 방법과 신경회로망을 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리듬을 제안한다. 입력층과 은닉층에서는 ART-1과 ART-2 알고리듬을 이용하고, winner-take-all 방식은 완전 연결 구조이나 연결된 가중치만을 조정하도록 채택하였다. 실험을 위해 학생증, 주민등록증, 컨테이너의 영상으로 추출한 패턴을 신경회로망의 은닉층 노드에 대해 실험하였고, 실험결과 제안된 자기 생성 지도 학습알고리듬이 지역최소화, 학습 속도, 정체 현상이 기존의 방법보다 성능이 개선된 것을 확인하였다.
목차
요 약
ABSTRACT
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. Delta-Bar-Delta 알고리듬
Ⅲ. 제안된 신경망 알고리듬
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결 론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (14)
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Rumelhart, D. E., Hintion, G. E., & Williams, R. J., "Learning representation by back propagation errors." Nature, 323, 533-536, 1986.
R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wedley, 1992.
Rumelhart, D. E. McClelland, J. L. and the PDP Reserch Group(Eds), parallel distributed processing, vol. 1, pp. 318-536, Cambridge, MA: MIT Press.
James A. Freeman, David M. Skapura, Neural Networks Algorithms, applications, and Programming Techiques, addison Wesley, pp. 89-125, 1991.
M. Georipoulos, G. L. Heileman and J. Huang, "Properties of Learning Related to Pattern Diversity in ART1," Neural Networks, vol. 1, pp. 751-757, 1991.
R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Addison Wedley, 1992.
Rumelhart, D. E. McClelland, J. L. and the PDP Reserch Group(Eds), parallel distributed processing, vol. 1, pp. 318-536, Cambridge, MA: MIT Press.
James A. Freeman, David M. Skapura, Neural Networks Algorithms, applications, and Programming Techiques, addison Wesley, pp. 89-125, 1991.
M. Georipoulos, G. L. Heileman and J. Huang, "Properties of Learning Related to Pattern Diversity in ART1," Neural Networks, vol. 1, pp. 751-757, 1991.
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