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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국인터넷방송통신학회 International journal of advanced smart convergence International journal of advanced smart convergence 제6권 제4호
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 67 - 72 (6page)
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Deep learning neural network becomes very popular nowadays due to the reason that it can learn a very complex dataset such as the image dataset. Although deep learning neural network can produce high accuracy on the image dataset, it needs a lot of time to reach the convergence stage. To solve the issue, we have proposed a scaling method to improve the neural network to achieve the convergence stage in a shorter time than the original method. From the result, we can observe that our algorithm has higher performance than the other previous work.
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참고문헌 (4)
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G. Hinton / 2012 / Deep neural networks for acoustic modeling in speech recognition : The shared views of four research groups / IEEE Signal Processing Magazine 29(6):82~97
D. W. Ruck / 1990 / The multilayer perceptron as an approximation to a Bayes optimal discriminant function / IEEE Transactions on Neural Networks 1(4):296~298
M. Schuster / 1997 / Bidirectional recurrent neural networks / IEEE Transactions on Signal Processing 45(11):2673~2681
N. Srivastava / 2014 / Dropout : a simple way to prevent neural networks from overfitting / Journal of machine learning research 15(1):1929~1958
D. W. Ruck / 1990 / The multilayer perceptron as an approximation to a Bayes optimal discriminant function / IEEE Transactions on Neural Networks 1(4):296~298
M. Schuster / 1997 / Bidirectional recurrent neural networks / IEEE Transactions on Signal Processing 45(11):2673~2681
N. Srivastava / 2014 / Dropout : a simple way to prevent neural networks from overfitting / Journal of machine learning research 15(1):1929~1958
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