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성능개선과 하드웨어구현을 위한 다층구조 양방향연상기억 신경회로망 모델
A Multi-layer Bidirectional Associative Neural Network with Improved Robust Capability for Hardware Implementation

정동규    (한국과학기술원 전기 및 전자공학과   ); 이수영    (한국과학기술원 전기 및 전자공학과  );
  • 초록

    In this paper, we propose a multi-layer associative neural network structure suitable for hardware implementaion with the function of performance refinement and improved robutst capability. Unlike other methods which reduce network complexity by putting restrictions on synaptic weithts, we are imposing a requirement of hidden layer neurons for the function. The proposed network has synaptic weights obtainted by Hebbian rule between adjacent layer's memory patterns such as Kosko's BAM. This network can be extended to arbitary multi-layer network trainable with Genetic algorithm for getting hidden layer memory patterns starting with initial random binary patterns. Learning is done to minimize newly defined network error. The newly defined error is composed of the errors at input, hidden, and output layers. After learning, we have bidirectional recall process for performance improvement of the network with one-shot recall. Experimental results carried out on pattern recognition problems demonstrate its performace according to the parameter which represets relative significance of the hidden layer error over the sum of input and output layer errors, show that the proposed model has much better performance than that of Kosko's bidirectional associative memory (BAM), and show the performance increment due to the bidirectionality in recall process.


 저자의 다른 논문

  • 정동규 (2)

    1. 1994 "Robustness를 형성시키기 위한 Hybrid 학습법칙을 갖는 다층구조 신경회로망" 電子工學會論文誌. Journal of the Korea institute of telematics and electronics. B b31 (8): 211~218    
  • 이수영 (35)

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