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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
772 - 775 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1994

다층구조 자기구성 순환 신경회로망을 이용한 Spatio - Temporal data의 분류
문경희 ,  조재현 ,  차의영 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 1994.10 학술대회자료
순차 데이타 처리를 위한 자기구성 순환 신경회로망
문경희 ,  신윤숙 ,  차의영 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 1994.04 학술대회자료

초록· 키워드

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실세계에 존재하는 동적이고 순차적인 문제들을 분석하고 해결하기 위한 노력으로 순차처리 신경회로망 모델이 많이 제안되고 있다. 이러한 순차처리 신경회로망 모델은 독립적인 데이터뿐만 아니라 순차 데이터도 학습이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 전통적인 신경회로망과는 달리 입력 패턴을 임의의 크기로 받아들일 수 있으며, 과거의 정보를 어느 정도 유지하고 있다는 점에서 인간의 지능을 보다 잘 묘사하고 있다고 할 수 있다. 그러나, 이러한 모델들을 대부분이 지도 학습을 따르고 있기 때문에 인위적으로 정확히 분류하기 힘든 많은 실제적인 데이터에 적용하기 어렵고 학습 속도가 느리다는 단점을 갖는다.
따라서, 본 논문에서는 외부의 도움없이 자가분류할 수 있는 자기구성 순환 신경회로망 (Self-Organized Recurrent Neural Network : SORNN) 모델을 이용하여, 공간적ㆍ시간 순차적 데이터의 성질을 갖고 있으며, 수질 환경 평가의 자료가 되는 생태학 데이터의 분류에 적용시켜 보고, SORNN을 multi-layer로 확장하여 생태학 데이터의 각 지점별 유사성에 따라 다단 분류하여 보았다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 자기구성 순환 신경회로망 (Self - Organized Recurrent Neural Network)

Ⅲ. 다층구조 자기구성 순환 신경회로망 (Multi - layer Self - Organized Recurrent Neural Network)

Ⅳ. 실험 결과

Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향

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