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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 가을 학술발표논문집 제24권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1997.10
수록면
397 - 400 (4page)

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주어진 학습 패턴에 노이즈를 첨가하여 인공적으로 또 다른 학습 데이터를 형성함으로써 신경망의 일반화 성능 향상에 기여하고 있음을 보여주고 있다. 그러나 여기서 문제가 되는 것은 일반화 성능을 최대로 향상시킬 수 있는 최적의 노이즈 양을 결정하는 것이다. 노이즈는 평균이 0이고, 분산이 어느 특정 값으로 주어지는 정규 분포에 의한 난수(random number)로 주어진다. 그리하여 주어지는 분산을 노이즈의 양으로 나타내며, 이를 최적화 하는 것이 이 논문에서 제안하는 바이다.

목차

요약

1. 서론

2. 유전자 알고리즘

3. 노이즈 최적화

4. 실험 및 결과

5. 결론

6. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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