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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1989년도 가을 학술발표논문집 제16권 제2호
발행연도
1989.10
수록면
693 - 696 (4page)

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신경망에서의 인식은 종래의 전통 컴퓨터의 다루었던 방법과는 달리 학습 개념을 사용하여 왜곡, 변형, 이동에 대해서도 인식 가능하도록 구조적 특성을 갖고 있다. 즉, 필기체 숫자 인식에 있어 시스템은 입력 숫자의 특징을 자체적으로 추출 처리하여 프로그래머가 각 숫자의 특징을 세밀히 고려할 필요가 없어졌다.
본 논문에서는 0에서 9까지의 10개의 숫자들을 학습시킨 후 임의의 숫자 입력에 대한 결과 비교와 학습시 사용된 학습 규칙, Back-propagation Rule의 변수 변화시 TSS(Total Sum of Square)의 변화에 대한 인식율과의 관계에 대해 알아 보았다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 전체 신경망 구성 및 특성

Ⅲ. 구현

Ⅳ. 실험 및 결과

Ⅴ. 결론

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