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자료유형
학술대회자료
저자정보
Sang-Hoon Oh (목원대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 한국콘텐츠학회 ICCC 2009
발행연도
2009.12
수록면
59 - 62 (4page)

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Multilayer perceptrons(MLPs) or feed-forward neural networks are widely applied to many areas based on their function approximation capabilities. When implementing MLPs for application problems, we should determine various parameters. In this paper, we discuss the design of MLPs especially for pattern classification problems. This discussion includes how to decide the number of input and hidden nodes, how to initialize the MLPs, and how to train the networks among various error functions.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Architecture of MLP and EBP Algorithm
3. How to Decide the Number of Nodes in Each Layer
4. Initialization of MLPs for Avoiding Premature Saturation
5. Error Functions for Improved Performance
6. Classification of Imbalanced Data
7. Conclusion
References

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