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본 논문에서는 적응적 정규화 자연기울기 학습법과 자연 프루닝(pruning) 방법의 결합을 통하여 일반화 성능이 우수한 신경망을 구성하고자 한다. 먼저 적응적 정규화 자연기울기 학습을 통하여 신경망의 가중치를 최적화 시키고, 자연 프루닝에 의하여 신경망의 구조를 단순화 시킨다. 이러한 모델 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 제안하는 방법의 구성

3. 적응적 정규화가 있는 자연기울기 학습

4. 자연기울기 프루닝

5. 베이시안 정보 기준

6. 실험 및 결과

7. 결론

8. 참고 문헌

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