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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1998.7
- 수록면
- 971 - 979 (9page)
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Cascade-Correlation은 감독에 의하여 학습하는 알고리즘이고 네트웍의 크기와 형태는 자동으로 이루어진다. Cascade-Correlation은 새로운 은닉뉴런들이 한 층에 하나씩 순서대로 네트웍에 삽입되기 때문에 다층구조를 형성한다. 2계 Cascade-Correlation은 새로운 은닉뉴런들이 한 층에만 순서대로 생성되어 나열되므로 2층구조를 형성한다. 따라서 이러한 은닉뉴런들끼리는 서로 연결하지 않는다. 이 논문에서는 Cascade-Correlation과 2계 Cascade-Correlation의 조합을 통한 Cascade-Correlation 네트웍의 일반화를 소개한다. 새로운 Cascade-Correlation 알고리즘은 은닉뉴런이 네트웍에 첨가될 때마다 네트웍이 수직성장 또는 수평성장을 해야하는지를 스스로 결정한다. 이 알고리즘은 sigmoid, tanh 그리고 새로운 활성화함수를 사용하여 sonar문제와 유리문제에 관하여 테스트하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 새로운 설계
3. CosExp와 CosGauss 활성화함수
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개
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