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학술저널
저자정보
이동형 (한국폴리텍 Ⅶ대학) 김성진 (울산대학교) 권영철 (거제대학교) 이수동 (울산대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제13권 제2호
발행연도
2010.2
수록면
216 - 224 (9page)

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RAM 기반 신경망은 빠른 처리 속도와 하드웨어 구현의 용이성 등의 장점을 가지고 있지만 반면에 메모리의 포화 문제, 반복학습, 일반화 패턴 추출의 어려움 등의 단점도 가지고 있다. 이런 단점을 극복하기 위해 누적 다중 판별자를 가지는 3차원 뉴로 시스템(3DNS) 등이 제안되었지만 메모리 포화 문제는 해결하지는 못하였다. 본 논문에서는 메모리 포화 문제를 해결하기 위하여 적응적 가중치를 가지는 AWN (Adaptive Weight Neuron)을 사용한 적응적 가중치 누적 신경망(AWCNN)을 제안한다. 제안된 모델은 AWN으로 3DNS을 개선하여 인식률과 메모리 포화 문제 해결을 향상하였다. 제안된 시스템의 평가는 전처리 과정 없이 NIST의 MNIST에서 제공하는 자료를 이용하여 실험하였다. AWCNN은 3DNS보다 1.5%이상의 향상된 인식률을 보였고 일반화 패턴을 이용한 인식에서는 모든 입력 패턴의 교육된 것과 비슷한 성능을 얻었다.
#AWCNN(적응적가중치누적신경망) #3DNS(삼차원동적뉴로시스템) #BNN(이진신경망) #saturation problem(포화문제) #multi discriminator(다중판별자)

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 동적 3차원 뉴로 시스템
3. 적응적 가중치를 이용한 램 기반 누적 신경망
4. 실험 및 고찰
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (17)

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1. [학술지(정기간행물)] - 이성환 / 1993 / 오프라인 필기체 문자인식 기술의 현황 / 한국정보과학회지 11 (5) : 51 ~ 65 dbpia 2. [기타자료] - Amari / 1991 / Introduction to Neural Network / Treecaps WS google schola 3. [단행본] - I.Aleksander / 1990 / An Introduction to Neural computing / Chapman & Hall google schola 4. [기타자료] - I.Aleksander / 1984 / WISARD a radical step forward in image recognition / Sensor Review : 120 ~ 124 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - I.Aleksander / 1979 / Guide to pattern recongnition using random-access memories / Computers and Digital Techniques 2 : 29 ~ 40 google schola

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