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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.12
- 수록면
- 1,319 - 1,330 (12page)
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (3)
1997
최적 벡터 양자화 코드북 설계를 위한 진화와 학습에 의한 Self-organizing Map의 동시적응
안선하
,
김대진
,
Daijin Kim
정보과학회논문지(B)
1997.12
학술저널
SOM의 동시 진화와 학습에 의한 벡터 양자화기 코드북 설계 ( Co-Adaptation of Self-Organizing Maps by Evolution and Learning for An Optimal VQ Codebook )
안선하
,
김대진
대한전자공학회 학술대회
1997.07
학술대회자료
SOM의 동시 진화와 학습에 의한 벡터 양자화기 코드북 설계
안선하
,
김대진
대한전자공학회 학술대회
1997.06
학술대회자료
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본 논문은 화상의 최적 벡터 양자화 코드북을 결정하는데 Kohonen학습을 GA 진화에 결합시킨 두 가지 형태의 self-organizing map의 동시적응 방안을 제안한다. 화상의 벡터 양자화에 사용되는 Kohonen 학습 규칙은 초기 파라메터에 민감하고, 얻어진 코드북은 항상 최소 왜곡을 보장하지 않는다. 이 문제를 해결하기 위해, 코드북을 진화와 학습으로 동시적응을 제안하는데, 진화는 전역적인 탐색을 수행하고 코드북 구조를 변경하여 코드북간의 조정을 담당하는 반면, 학습은 국부적인 탐색을 수행하고 각 코드북과 환경간의 상호작용에 의하여 각 코드북의 조정을 담당한다. 본 논문에서는 Lamarckian과 Baldwin 두 가지 동시적응 방법을 고려한다. 실험 결과, 학습에 의해 유도되는 진화가 진화 자체만의 경우보다 더 빨리 수렴하고, 일정 시간에서 동시 적응된 코드북에 얻어진 재생 화상의 질이 비학습의 경우보다 더 나음을 보여주고, Lamarckian형태의 동시적응이 벡터 양자화를 위한 코드북 설계 문제에 더 적합한것으로 나타났다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Kononen 학습 규칙에 의한 코드북 설계
3. 진화에 의한 코드북 설계
4. 진화와 학습의 동시적응에 의한 코드북 설계
5. 실험 결과 및 논의
6. 결론
참고문헌
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1989 .01
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