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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
구영모 (연성대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제6호
발행연도
2018.12
수록면
570 - 575 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2018.28.6.570

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

랩뷰를 사용한 다층신경회로망 구현에 관한 연구
구영모 정보 및 제어 논문집 2019.10 학술대회자료
랩뷰를 사용한 신경회로망 구현에 관한 연구
구영모 대한전기학회 학술대회 논문집 2019.07 학술대회자료

2018

그래픽 기반 프로그래밍 언어 랩뷰를 사용한 신경회로망 구현
구영모 한국지능시스템학회 논문지 2018.12 학술저널

초록· 키워드

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본 논문은 그래픽 기반 프로그래밍 언어 랩뷰를 사용한 신경회로망 구현 결과를 제시한다. 그래픽 기반 프로그래밍 언어랩뷰를 사용하므로 입력 데이터와 출력 데이터의 변화에 따른 신경회로망 학습 형태 관찰에 유익한 결과를 가져올 수 있음을 확인할 수 있다. 랩뷰에서 제공하는 다양한 프런트패널 컨트롤을 사용하여 신경회로망의 가중치 매개변수의 최적화 방법에 변화를 주고 그 결과를 관찰하였다. 같은 방법으로 하이퍼파라미터값 들을 쉽게 설정할 수 있도록 하였고, 가중치 매개변수의 초깃값도 범위를 달리하여 설정할 수 있도록 하였다. 최근 딥러닝 분야에서 신경회로망을 기본요소로 사용하고 은닉층의 수를 증가시키거나 뉴런과 뉴런 사이의 하중 값 학습방법에 변화를 주는 등의 다양한 시도가 중요한 연구결과를 제공함을 볼 수 있다. 이러한 점에서 랩뷰의 프런트패널 컨트롤과 블록다이어그램에서 제공하는 다양한 함수들은 많은 분야에서 큰 관심을 받고 있는 딥러닝 연구를 위한 새로운 프로그래밍 도구로 사용될 수 있는 가능성을 보인다.
#랩뷰 #신경회로망 #딥러닝 #인공지능 #학습 #LabVIEW #Neural Network #Deep Learning #Artificial Intelligence #Learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신경회로망
3. 결론
References

참고문헌 (13)

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J. Schmidhuber, Deep Learning in Neural Networks: An Overview,Neural Networks, vol. 61, pp. 85-117, 2015. Y. LeCun, Y. Bengio, G. Hinton, Deep Learning, Nature, vol. 521, pp. 436-444, 2015. Akmaljon Palvanov and Young Im Cho, Comparisons of Deep Learning Algorithms for MNIST in Real-Time Environment, International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 18, No. 2, pp. 126-134, June 2018. Kyungtae Kim and Jee-Hyong Lee, Predictive Models for Customer Chum using Deep Learning and Boosted Decision Trees, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, No. 1, pp. 7-12, February 2018. Sang-Heon Lee, Dong-Yeon Kim and Youngwan Cho, Image Recognition based on Deep Learning Using Multi-Dimensional Neural Network and Decision Making Neural Network, Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 28, No. 1, pp. 34-40, February 2018.

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