메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제20권 제5호
발행연도
1993.5
수록면
699 - 708 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
패턴인식 신경회로망을 학습시킨 경우, 학습패턴에 약간의 잡음이 섞이더라도 신경회로망의 판별성능이 유지된다. 이것은 신경회로망이 학습에 의해 입력패턴에서 적정정보 만을 추출하고, 각각의 뉴런이 비선형 변환을 수행하기 때문이다. 본 논문에서는, 학습이 완료된 다층 퍼셉트론에 잡음이 섞인 학습패턴이 입력될 경우, 다층 퍼셉트론이 그 패턴을 오인식할 확률, 즉, 다층 퍼셉트론의 잡음에 대한 판별성능을 구하였다. 잡음패턴이 오인식될 확률은 잡음의 세기와 가중치 행렬의 함수로 주어진다. 유도결과는 필기체 숫자인식 문제를 대상으로 확인되었다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. MLP와 잡음 여유도

Ⅲ. 잡음에 의한 판별성능 변화

Ⅳ. 판별성능의 근사계산

Ⅴ. 시뮬레이션

Ⅵ. 결론

감사의 글

부록

참고문헌

저자소개

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017779894