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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국전기전자재료학회 Transactions on Electrical and Electronic Materials Transactions on Electrical and Electronic Materials 제7권 제4호
- 발행연도
- 2006.1
- 수록면
- 210 - 214 (5page)
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In this paper, two sampling methods which are Latin hypercube sampling (LHS) and simple random sampling were compared to improve the modeling speed of neural network model. Sampling method was used to generate initial weights and bias set. Electrical characteristic data for HfO2 thin film was used as modeling data. 10 initial parameter sets which are initial weights and bias sets were generated using LHS and simple random sampling, respectively. Modeling was performed with generated initial parameters and measured epoch number. The other network parameters were fixed. The iterative 20 minimum epoch numbers for LHS and simple random sampling were analyzed by nonparametric method because of their non-normality.
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참고문헌 (8)
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/ 1991. / The effect of initial weights on premature saturation in back-propagation learning : 765 ~
/ 1996. / Fuzzy Logic and Neural Network Handbook
/ 1997. / Efficient backpropa-gation learning using optimal learning rate and momentum 10 (3) : 517 ~
/ 2000. / Nonlinear statistical modeling and yield estimation technique for use in Monte Carlo simulations 48 : 2316 ~
/ 2003. / Neural network modeling of reactive ion etching using optical emission spectroscopy data 16 (4) : 598 ~
/ 1996. / Fuzzy Logic and Neural Network Handbook
/ 1997. / Efficient backpropa-gation learning using optimal learning rate and momentum 10 (3) : 517 ~
/ 2000. / Nonlinear statistical modeling and yield estimation technique for use in Monte Carlo simulations 48 : 2316 ~
/ 2003. / Neural network modeling of reactive ion etching using optical emission spectroscopy data 16 (4) : 598 ~
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