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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1997.12
- 수록면
- 1,382 - 1,390 (9page)
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신경망 학습 알고리즘은 학습 데이타의 능동적인 선택 여부에 따라서 능동적 학습과 피동적 학습으로 구분될 수 있다. 또한 망의 구조가 건설적으로 변하는가 고정되어 있는가에 따라서 성장 학습과 비성장 학습으로 구분될 수 있다. 본 논문에서는 능동적 학습과 성장 학습을 결합한 신경망 학습 방식을 제안하고 그 수렴 특성과 일반화 성능을 분석한다. 비교 실험을 통해서 능동적 성장 학습 알고리즘이 다른 알고리즘보다 일반화와 수렴의 속도 및 안정성에 있어서 우월함을 보여준다.
목차
요약
Abstract
1. Introduction
2. Active Learning with Network Growing
3. Analysis of Learning Curves
4. Empirical Studies
5. Concluding Remarks
References
저자소개
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