본문 바로가기
HOME> 논문 > 논문 검색상세

논문 상세정보

동적으로 출력 뉴런을 생성하는 경쟁 학습 신경회로망
Competitive Learning Neural Network with Dynamic Output Neuron Generation

김종완    (서울대학교 컴퓨터공학과   ); 안제성    (금성사 중앙연구소 지능정보1실   ); 김종상    (서울대학교 컴퓨터공학과   ); 이흥호    (충남대학교 전자공학과   ); 조성원    (홍익대학교 전기, 제어공학과  );
  • 초록

    Conventional competitive learning algorithms compute the Euclidien distance to determine the winner neuron out of all predetermined output neurons. In such cases, there is a drawback that the performence of the learning algorithm depends on the initial reference(=weight) vectors. In this paper, we propose a new competitive learning algorithm that dynamically generates output neurons. The proposed method generates output neurons by dynamically changing the class thresholds for all output neurons. We compute the similarity between the input vector and the reference vector of each output neuron generated. If the two are similar, the reference vector is adjusted to make it still more like the input vector. Otherwise, the input vector is designated as the reference vector of a new outputneuron. Since the reference vectors of output neurons are dynamically assigned according to input pattern distribution, the proposed method gets around the phenomenon that learning is early determined due to redundant output neurons. Experiments using speech data have shown the proposed method to be superior to existint methods.


 저자의 다른 논문

 활용도 분석

  • 상세보기

    amChart 영역
  • 원문보기

    amChart 영역

원문보기

무료다운로드
  • NDSL :
유료다운로드

유료 다운로드의 경우 해당 사이트의 정책에 따라 신규 회원가입, 로그인, 유료 구매 등이 필요할 수 있습니다. 해당 사이트에서 발생하는 귀하의 모든 정보활동은 NDSL의 서비스 정책과 무관합니다.

원문복사신청을 하시면, 일부 해외 인쇄학술지의 경우 외국학술지지원센터(FRIC)에서
무료 원문복사 서비스를 제공합니다.

NDSL에서는 해당 원문을 복사서비스하고 있습니다. 위의 원문복사신청 또는 장바구니 담기를 통하여 원문복사서비스 이용이 가능합니다.

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠
이 논문과 함께 출판된 논문 + 더보기