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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 463 - 468 (6page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.5.463
이용수
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인공 신경망의 학습 효과는 기본적으로 은닉층의 뉴런에 사용된 활성 함수에 따라 달라질 수 있다. 본 논문에서는 은닉층의 뉴런에 종형의 활성 함수를 사용한 인공 신경망의 학습 효과를 분석하고자 한다. 이러한 목적을 위하여, 종형의 활성 함수를 사용한 간단한 신경망을 제시하고, 오차역전달 학습 과정을 통하여 동적 시스템의 특성 모델링을 시도한다. 시뮬레이션을 통하여, 시그모이드 함수를 고려한 경우와 비교하여 종형 함수를 사용한 신경망의 학습효과를 제시한다. 결과적으로, 종형의 활성 함수를 사용한 신경망의 학습이 상대적으로 빠르고 안정적이어서 이러한 신경망이 보다 적절한 동적 시스템의 모델링을 위하여 유용하게 적용될 수 있음을 보인다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 인공 신경망 설계 및 학습 알고리즘
3. 학습 시뮬레이션 및 결과 분석
4. 결론
References
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
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J.-T. Ju, D.-W. Kim and K.-B. Sim, “Pattern classification algorithm of DNA chip image using ANN,” Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, vol. 16, no. 5, pp. 556-561, 2006.
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S. S. Kim and S. Jung, “Hardware implementation of a real time neural network controller with a DSP and an FPGA,” Proc. of IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation, pp. 4639-4644, 2004.
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