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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1990년도 봄 학술발표논문집 제17권 제1호
발행연도
1990.4
수록면
145 - 148 (4page)

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본 논문에서는 최근에 많이 연구되어 있는 여러 신경망 모델중 Back-Propagation(BPN), Coulomb Energy(CEN) 그리고 최근에 발표된 Functional-Link(FLN) 네트워크를 사용하여 각 모델의 Classification 영역에 있어서의 학습속도와 인식률을 비교 분석하였다. 문제영역은 학습속도를 비교 하기위해 각 모델별로 XOR, Symmetry Problem으로 정하였고, 인식률을 비교하기위해 CEN 보다 학습속도가 빠르게 나타난 BPN과 FLN을 사용하여 인쇄체 숫자를 distortion 비율에 따라 비교하면서 관찰 하였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 신경망 모델

Ⅲ. Simulation

Ⅳ. 실험 결과의 분석

Ⅴ. 결론

<참고 문헌>

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