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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1990년도 가을 학술발표논문집 제17권 제2호
- 발행연도
- 1990.10
- 수록면
- 259 - 262 (4page)
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기존의 방법으로 풀기 어려운 여러가지 문제를 해결하기 위하여 최근에 인간의 두뇌구조를 모델링한 신경망이 새로운 계산방법으로 도입되고 있다. 하지만, 신경망이 현실적인 문제에 적용되기에는 그 학습 속도가 너무 느리다는 단점이 있다. 따라서, 신경망의 학습에 가장 널리 사용되고 있는 Backpropagation과 같은 학습 알고리즘의 속도를 개선하기 위하여 알고리즘 자체의 체계적인 연구가 필요하며, 이와 같은 연구를 통한 보다 개선된 학습방법이 절실한 실정이다.
본 논문에서는 Backpropagation 학습방법의 속도를 개선하고자 하는 이제까지의 연구를 정리하고 분석하며, 이를 토대로 좀 더 빠른 새로운 방법의 제시에 필요한 고려사항에 대하여 논의하고자 한다.
본 논문에서는 Backpropagation 학습방법의 속도를 개선하고자 하는 이제까지의 연구를 정리하고 분석하며, 이를 토대로 좀 더 빠른 새로운 방법의 제시에 필요한 고려사항에 대하여 논의하고자 한다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. BP 신경망의 학습과 속도개선 방법
Ⅲ. 학습속도 개선방법의 분석
Ⅳ. 비교 및 토의
Ⅴ. 결론
참고 문헌
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