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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
863 - 866 (4page)

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임의의 패턴들을 자율적으로 유사한 패턴군들로 분류해주는 비지도 학습 신경회로망 모델을 제안한다. 제안한 방법은 안정된 클러스터 발견을 위해서 2단계 학습(2-phase learning)을 수행한다. 1단계에서는 클러스터 영역 임계치를 동적으로 변화시켜서 클러스터내 분산이 최소가 되도록 학습한다. 2단계에서는 학습된 뉴런들중에서 학습이 많이 되고 안정된 뉴런들을 1차 출력 뉴런으로 선정하고 나머지 뉴런들을 기선정 출력 뉴런들과의 거리와 학습 안정도에 따라 출력 뉴런에 병합시키거나 새로운 출력 뉴런으로 생성한다. 제안한 학습 알고리즘을 인공적으로 만든 데이타와 실제 음성 데이타에 적용하여 실험한 결과 우수한 성능을 보이면서 안정된 학습을 수행함을 확인하였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 제안한 알고리즘

Ⅲ. 실험 및 분석

Ⅳ. 결론

참고문헌

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