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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제4권 제3호
발행연도
2004.9
수록면
99 - 105 (7page)

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이 논문은 다층퍼셉트론의 학습을 빠르게 하기 위한 최적 학습률을 제안한다. 이 학습률은 한 뉴런에 연결된 가중치들에 대한 학습률과, 중간층에 가상의 목표값을 설정하기 위한 학습률로 나타난다. 그 결과, 중간층 가중치의 최적 학습률은 가상의 중간층 목표값 할당 성분과 중간층 오차함수를 최소화 시키고자하는 성분의 곱으로 나타난다. 제안한 방법은 고립단어인식과 필기체 숫자 인식 문제의 시뮬레이션으로 효용성을 확인하였다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 다층퍼셉트론

Ⅲ. 최적학습률

Ⅳ. 시뮬레이션

Ⅴ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - / 1986. / Parallel Distributed Processing. google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Improving the error backpropagation algorithm with a modified error function 8 (3) : 799 ~ 803 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / A generalized learning paradigm exploiting the structure of feedforward neural networks 7 : 1450 ~ 1459 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996. / A fast multilayer neural networks training algorithm based on the layer-by-layer optimizing procedures 7 : 768 ~ 775 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / Accelerating the convergence of the back-propagation method 59 : 257 ~ 263 google schola

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-004-015335085