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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1995년도 봄 학술발표논문집 제22권 제1호
발행연도
1995.4
수록면
1,013 - 1,016 (4page)

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본 연구에서는 효과적인 패턴 분류를 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다. 제안된 순환신경망은 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서 분류 성능과 일반화 성능을 향상시키기 위하여 기존의 다층 전향 신경망에서 확장된 신경망이므로, 기능과 구조면에 있어서 기존의 Jordan과 Elman 순환신경망과는 큰 차이점을 가지고 있다. 제안된 순환신경망은 3개의 층으로 구성되어 있으며, 출력층의 출력 유니트들은 자기 자신을 포함하여 은닉 유니트들과 다른 모든 출력 유니트들에 완전연결되어 있다.
제안된 순환신경망의 성능을 객관적으로 검증하기 위하여 캐나다 Concordia대학의 무제약 필기체 숫자 데이타베이스에 대하여 인식 실험을 수행한 결과, 제안된 순환신경망을 오프라인 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 이용할 경우 분류 성능과 일반화 성능이 크게 향상됨을 확인할 수 있었다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 순환신경망에 관한 기존의 연구

Ⅲ. 제안된 순환신경망

Ⅳ. 실험 및 결과 분석

Ⅴ. 결론

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