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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
1992.4
수록면
685 - 688 (4page)

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기존의 패턴분류방법의 일종인 Nearest neighbor 방법에 근거한 신경회로망 모델 가운데 APC (이하 APC-Ⅰ이라 함.) 가 있다. 이 논문에서는 기존의 APC-Ⅰ을 개선한 APC-Ⅱ와 그 학습 알고리즘들을 제안한다. APC-Ⅰ은 Nearest neighbor 방법을 신경회로망에 매핑시킴으로써 오류역전파 (Error Backpropagation) 학습법을 이용하는 다층 퍼셉트론 (Multilayer Perception) 모델의 여러가지 문제점, 즉 학습시간이 오래 걸리고, 추가학습이 어려우며, 적당한 중간층 뉴런의 갯수 선정이 어려운 점 등의 문제를 해결하고 있지만, 미인식 영역이 존재하며, 중간층 뉴런의 갯수가 너무 많아지는 단점을 가지고 있다. 이 논문에서는 APC-Ⅱ가 APC-Ⅰ의 장점들을 살리면서도 APC-Ⅰ이 안고 있는 여러 단점들을 극복함을 보인다. 즉, 필기체 숫자 인식 실험을 포함한 다양한 실험에서 APC-Ⅱ가 APC-Ⅰ보다 훨씬 더 효율적임을 보임으로써 APC-Ⅱ가 범용성이 높고 효율적인 새로운 패턴분류기임을 확인한다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 신경회로망 APC - Ⅰ

Ⅲ. 신경회로망 APC - Ⅱ

Ⅳ. 실험

Ⅴ. 결론

참고문헌

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