패턴 분류를 위한 구조적응 자기조직화 신경망 = Structure - Adaptive Self - Organizing Neural Network for Pattern Classification
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발행연도
1995
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
715-718(4쪽)
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벡터양자화(Vector Quantization : VQ)등에 널리 사용되어 온 코호넨의 SOFM(Self-Organizing Feature Maps)는 고정된 크기와 구조의 네트워크를 사용하기 때문에 실제 패턴을 적절히 분류하지 못하는 문제가 있다. 반면, 이것은 기본적으로 빠른 점증 학습이 가능하여 다층 퍼셉트론의 단점을 보완할 수 있는 패턴분류기로 부각되고 있다. 본 논문에서는 네트워크의 구조도 학습과정에서 주어진 패턴에 적응적으로 변형되는 구조적응 자기조직화 신경망과 그 학습 알고리즘을 제안한다. 제안된 신경망은 기존의 SOFM에 구조적응 기능을 부여함으로써 주어진 패턴의 분류에 적합한 네트워크의 구조 및 크기를 자동적으로 찾는다. 여러가지 크기의 활자체에 대한 인쇄체 숫자인식에 적용한 결과 페턴분류에 적절한 구조가 생성되었으며, 보다 복잡한 필기체 인식문제에서도 그 가능성을 보여주었다.
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