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저자정보
손기형 (부산대학교) 김미경 (부산대학교) 차의영 (부산대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 2007년도 춘계학술발표논문집
발행연도
2007.5
수록면
397 - 400 (4page)

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자기 조직화 특징 지도는 뇌의 신경 생물학적 원리에 근거한 뇌반응의 메커니즘을 모델링하여 고안된 신경 회로망 알고리즘으로 학습 결과를 시각적으로 볼 수 있는 장점 때문에 많은 연구에서 사용되고 있지만 학습데이터의 유사도나 밀집도에 따라서 학습 결과가 지역 국부점에 빠질 수도 있다. 본 논문은 기존의 자기 조직화 특징 지도에 확률론적인 개념을 추가하여서 효과적으로 지역 국부점을 빠져나가는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 앞으로의 자기 조직화 특징 지도의 학습 성능 향상에 도움이 될 수 있을 것이다.

목차

요약
1. 서론
2. 자기 조직화 특징 지도
3. 가우시안 확률분포를 이용한 학습
4. 실험 및 성능평가
5. 결론
[참고문헌]

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