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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2017 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.9 No.1
- 발행연도
- 2017.6
- 수록면
- 349 - 355 (7page)
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In this paper, a brief comparison of two recurrent neural networks (RNN) is presented. We compare a single hidden layer network with lateral connection trained by backpropagation algorithm and the echo state network(ESN). Both networks have similar structures, yet different training algorithms. We focus on predicting the solution of Lorenz dynamical system. In the simulation, in order to make sure that both networks have equal number of trainable weights, the number of nodes was set different for each of two networks. As expected RNN with back-propagation outperforms ESN, however, the backpropagation algorithm is more computationally demanding and its convergence is not guaranteed, hence, ESN is appropriate choice as a first approximation in predicting dynamics systems.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM MODEL AND METHODS
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
V. APPENDIX
REFERENCES
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