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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.5
- 수록면
- 99 - 106 (8page)
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다층퍼셉트론 혹은 전방향 신경회로망이 임의의 함수를 근사시킬 수 있다는 이론적 연구결과에 기초하여 많은 분야에 응용되고 있다. 이 다층퍼셉트론을 실제 문제에 응용하는 경우에 여러 가지 파라미터 혹은 학습 방법 등을 결정하여야 한다. 이 논문에서는 패턴인식 문제에 다층퍼셉트론을 적용하는 경우에 실제 결정하여야 할 파라미터의 결정방법과 학습 방법에 대하여 논의한다. 이 논의는 각층의 노드 수 결정 방법, 다층 퍼셉트론의 가중치 초기화, 그리고, 성능향상을 위하여 학습에 사용되는 여러 가지 오차 함수, 데이터 불균형 문제의 학습, 깊은 구조 등을 다루었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Architecture of MLP and EBP Algorithm
Ⅲ. How to Decide the Number of Nodes in Each Layer
Ⅳ. Initialization of MLPs
Ⅴ. Error Functions for Performance Improvement
Ⅵ. Classification of Imbalanced Data
Ⅶ. Deep Architecture
Ⅷ. Conclusion
참고문헌
저자소개
참고문헌 (32)
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1. [학술지(정기간행물)] - K. Hornik / 1989 / Multilayer feed-forward networks are universal approximators / Neural Networks 2 : 359 ~ 366
2. [학술지(정기간행물)] - R. P. Lippmann / 1989 / Pattern classification using neural networks / IEEE Communication Magazine : 47 ~ 64
3. [학술지(정기간행물)] - J. B. Hamshire II / 1990 / A novel objective function for improved phoneme recognition using time-delay neural networks / IEEE Trans. Neural Networks 1 : 216 ~ 228
4. [단행본] - A. S. Weigend / 1994 / Time Series Prediction: Forecasting the future and understanding the past / Addison-Wesley Publishing Co
5. [학술지(정기간행물)] - Y.-M. Huang / 2006 / Evaluation of neural networks and data mining methods on a credit assessment task for class imbalance problem / Nonlinear Analysis 7 : 720 ~ 747
2. [학술지(정기간행물)] - R. P. Lippmann / 1989 / Pattern classification using neural networks / IEEE Communication Magazine : 47 ~ 64
3. [학술지(정기간행물)] - J. B. Hamshire II / 1990 / A novel objective function for improved phoneme recognition using time-delay neural networks / IEEE Trans. Neural Networks 1 : 216 ~ 228
4. [단행본] - A. S. Weigend / 1994 / Time Series Prediction: Forecasting the future and understanding the past / Addison-Wesley Publishing Co
5. [학술지(정기간행물)] - Y.-M. Huang / 2006 / Evaluation of neural networks and data mining methods on a credit assessment task for class imbalance problem / Nonlinear Analysis 7 : 720 ~ 747
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