직교 기저함수 기반의 혼합 신경회로망 구조
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 金成柱 | - |
dc.contributor.author | 徐在龍 | - |
dc.contributor.author | 趙鉉讚 | - |
dc.contributor.author | 金成炫 | - |
dc.contributor.author | 全洪兌 | - |
dc.date.accessioned | 2022-04-25T05:40:14Z | - |
dc.date.available | 2022-04-25T05:40:14Z | - |
dc.date.issued | 2002-11 | - |
dc.identifier.issn | 1229-6376 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/56691 | - |
dc.description.abstract | 웨이블릿 함수의 경우 스케일링 함수에서 비롯되었으며, 스케일과 중심을 결정함으로써 신경회로망의 노드로 구성된다. 본 논문에서는 웨이블릿 함수를 이용하여 망을 구성하는 과정에 스케일링 함수를 은닉층의 노드로 복합 구성한 구조를 제안하고자 한다. 제안한 구조의 특징은 스케일링 함수를 이용하여 대강 근사(rough approximation)를 행한 다음, 웨이블릿 함수를 이용하여 미세 근사(fine approximation)를 행하도록 신경회로망의 은닉층을 복합 구성하는 데 있다. 또한, 복합 신경회로망을 구성하는 과정에서 미세 근사에 필요한 웨이블릿 함수의 개수를 유전 알고리즘을 이용하여 결정하는 초기 구조의 최적화를 도모하고자 한다. | - |
dc.format.extent | 6 | - |
dc.publisher | 대한전자공학회 | - |
dc.title | 직교 기저함수 기반의 혼합 신경회로망 구조 | - |
dc.title.alternative | Structure of the Mixed Neural Networks Based On Orthogonal Basis Functions | - |
dc.type | Article | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 전자공학회논문지 - CI, v.39, no.11, pp 47 - 52 | - |
dc.identifier.kciid | ART000902585 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.citation.endPage | 52 | - |
dc.citation.number | 11 | - |
dc.citation.startPage | 47 | - |
dc.citation.title | 전자공학회논문지 - CI | - |
dc.citation.volume | 39 | - |
dc.publisher.location | 대한민국 | - |
dc.subject.keywordAuthor | Mixed Neural Networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | wavelet function | - |
dc.subject.keywordAuthor | Scaling function | - |
dc.subject.keywordAuthor | Orthogonal Basis functions. | - |
dc.subject.keywordAuthor | Mixed Neural Networks | - |
dc.subject.keywordAuthor | wavelet function | - |
dc.subject.keywordAuthor | Scaling function | - |
dc.subject.keywordAuthor | Orthogonal Basis functions. | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kciCandi | - |
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