형상인식을 위한 신경망 기법의 비교에 관한 연구 = A Study on the Comparsion of Neural Network for Object Recognition
저자
강경아 (조선대학교 대학원 전산통계학과) ; 이기준 (조선대학교 대학원 전산통계학과) ; 정채영 (조선대학교 자연과학대학 전산통계학과)
발행기관
학술지명
統計硏究所論文誌(The Journal of the research institute of statistics)
권호사항
발행연도
1999
작성언어
Korean
KDC
310.000
자료형태
학술저널
수록면
255-271(17쪽)
제공처
소장기관
In this paper, implemented the algorithms that recognize the image learning the standard data by Back propagation and Hopfield network of neural network
Back propagation learning method needs more hours in carrying out one-time learning due to the hopfield algorithm, but in the rate of detection per learning frequency, back propagation shows an excellence.
Back propagation learning algorithm requires 25 seconds to obtain the rate of 97% detection of the image, but to detect the image over 99%, the time of 1 minute and 20 seconds is required and while the rate of image recognition is very high in initial learning, it is delayed from over 97%. To the contrary, in the case of hopield network, more hours are required to recognize 97% of the image than back propagation, but in recognizing the image over 99%, it requires shorter hours than back propagation.
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