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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 가을 학술발표논문집 제20권 제2호
- 발행연도
- 1993.10
- 수록면
- 1,259 - 1,262 (4page)
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본 논문에서는 Kohonen의 자기구성지도(Self-Organizing Feature Map)의 수렴도(convergence rate)를 향상 시킬 수 있는 방법을 제안한다. Kohonen의 신경망은 학습시 다수의 입력패턴을 필요로 하여 그에 따른 학습 시간 역시 증가하는 단점을 가지고 있다. 그러나 제안한 방법은 이웃관계(neighborhood relation)에 가우시안(Gaussian) 함수를 도입함에 있어 그 편차를 증가 시키고 폭을 학습횟수에 따라 감소 시켯으며 폭에 따른 신경망의 변화를 통하여 수렴도를 향상시켰다. 제안한 방법의 우수성을 해석적인 방법과 실험적인 방법으로 다른 연구과 비교 하였다.
목차
요약
Ⅰ 서론
Ⅱ 이웃 상호작용 함수
Ⅲ 신경망의 성능분석
Ⅳ 제안한 방법
Ⅴ 실험결과
Ⅵ 결론
참고문헌
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