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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박상무 (울산대학교 전기공학부) 강만모 (울산대학교 전기공학부) 엄성훈 (영산대학교 자유전공학부)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제12권 제3호
발행연도
2012.1
수록면
201 - 207 (7page)

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RAM 기반 신경망은 2진 신경망(Binary Neural Network, BNN)에 복수개의 정보 저장 비트를 두어 교육의 반복 횟수를 누적하도록 구성된 가중치를 가지지 않는(weightless) 신경회로망으로서 한 번의 교육만으로 학습이 이루어지는 효율성이 뛰어난 신경회로망이다. 지도 학습에 기반을 둔 RAM 기반 신경망은 패턴 인식 분야에는 우수한 성능을 보이는 반면, 비지도 학습에 의해 패턴을 구분해야 하는 범주화 연구에는 적합하지 않은 모델로 분류된다. 본 논문에서는 비지도 학습 알고리즘을 제안하여 RAM 기반 신경망으로 패턴 범주화를 수행한다. 제안된 비지도 학습 알고리즘에 의해 RAM 기반 신경망은 입력 패턴에 따라 자율 학습하여 스스로 범주를 생성할 수 있으며, 이를 통해 RAM 기반 신경망이 지도 학습과 비지도 학습이 모두 가능한 복합 모델임을 증명한다. 실험에 사용한 학습 패턴으로는 0에서 9까지의 오프라인 필기체 숫자로 구성된 MNIST 데이터베이스를 사용하였다.
#Weightless #RAM-based #Neural Network #Pattern Categorization #Unsupervised Learning

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참고문헌 (10)

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M. A. Arbib / 1987 / Brains, Machines and Mathematics / Springer Verlag google schola Amary / 1991 / Introduction to Neural Network / Treecaps WS google schola I. Aleksander / 1974 / Adaptive logic for artificiallly intelligent system / The Radio and Electronic Engineer 44 google schola I. Aleksander / 1979 / Guide to pattern recognition using random-access memories / Computers and Digital Techniques 2:29~40 google schola I. Aleksander / 1990 / An Introduction to Neural computing / Chapman & Hall google schola

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