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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 봄 학술발표논문집 제19권 제1호
발행연도
1992.4
수록면
705 - 708 (4page)

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현재 가장 널리 사용되는 인공 신경망중의 하나는 일반화된 델타 학습 규칙을 변형시키고 결합시킨 오류 역전파 학습 방법이다. 이 학습 모델은 생물학적인 구조와 비교하면 많은 차이가 있다. 본 논문에서는 표준 오류 역전파 학습 방법을 소마( soma )와 신경 자극 전달부( synapse ) 및 대뇌 구조로 재구성하였다. 그리고 본 논문에서는 총 오차 자승합(TSS:Total Sum of Squares)이 오차 한계(Error Criterian)보다 작을때까지 학습하는 대신 모든 출력값이 ε보다 작거나 같을때까지를 검사하여 모든 실제 출력값의 총 수가 만족하면 학습이 끝나는 Feed Forward-Layer Network 구조를 제안하고자 한다. 제안된 방법으로 벤치마크로 사용되는 XOR, Parity3, 4-2-4 encoder/decoder 문제에 적용시켜 보았다. 그 결과 제안된 방법이 표준 오류 역전파 학습방법보다 학습 속도 및 인식부분에서 향상을 보였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 본론

Ⅲ. 결론 및 연구 방향

Ⅳ. 참고문헌

참고문헌 (0)

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