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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.3
- 수록면
- 115 - 122 (8page)
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본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. CosGauss 함수의 동치(equivalence)
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌
Appendix
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
1. [단행본] - B. DasGupta / 1993 / The Power of Approximating: a Comparison of Activation Functions, In Advances in Neural Information Processing Systems5 / Morgan Kaufmann : 615 ~ 622
2. [단행본] - B. DasGupta / 1993 / Efficient approximation with neural networks: A comparison of gate functions / Pennsylvania State University
3. [단행본] - S. E. Fahlman / 1990 / The cascade- correlation learning architecture, In Advances in Neural Information Processing Systems 2 / Morgan Kaufmann
4. [학위논문] - G. W. Flake / 1993 / Nonmonotonic activation functions in multilayer perceptrons / Institute for Advance Computer Studies department of Computer Science University of Maryland
5. [학술지(정기간행물)] - B. Hammer / 2005 / Universal approximation capability of cascade correlation for structures / Neural Computation 17 (5) : 1109 ~ 1159
2. [단행본] - B. DasGupta / 1993 / Efficient approximation with neural networks: A comparison of gate functions / Pennsylvania State University
3. [단행본] - S. E. Fahlman / 1990 / The cascade- correlation learning architecture, In Advances in Neural Information Processing Systems 2 / Morgan Kaufmann
4. [학위논문] - G. W. Flake / 1993 / Nonmonotonic activation functions in multilayer perceptrons / Institute for Advance Computer Studies department of Computer Science University of Maryland
5. [학술지(정기간행물)] - B. Hammer / 2005 / Universal approximation capability of cascade correlation for structures / Neural Computation 17 (5) : 1109 ~ 1159
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