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Networks and Information Security, vol. 3, no. 2, pp. 170177, 2011.
[22] D. P. Franco, F. D. Barboza, and N. M. Cardoso, “A secure method for authenticity verification of handwritten signatures through digital image processing and artificial neural networks,”International Journal of Communication Ne
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, 글을 읽고 해석하는 것은 물론, 신문기사 쓰기, 안면인식 및 지문인식, 작곡 등 셀 수 없이 많은 분야에 응용되고 있습니다. 개요
기계가 학습하는 방법
신경망 (Neural Networks)
인공 신경망 (Artificial Neural Networks)
컨벌루션 신경망 (CNN)
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촬영하여 변형된 영상을 복원하여 인식할수 있는 시스템을 만드는 것이다.
○ 셋째, 자동차에서 번호판을 정확히 추출하는 방법을 추가함으로써 더 정확한 결과를 기대할 수 있을 것이다.
참 고 문 헌
1. H. White, Learning in Artificial Neural Networks :
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시스템
1.연구동향
2. 전문가 시스템의 개념
3. 전문가 시스템의 구조
4. 전문가 시스템 도구
3)인공신경망
1. 연구 동향
2. 인공신경망의 구조
3. 역전파 학습모델
4)뉴로컴퓨터(인공신경망)과 인공지능(전문가시스템)의 비교
5)결론
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인공 신경망은 인간의 두뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템입니다. 어떻게 프로그램에 불과한 인공지능 혹은 인공신경망이 개와 고양이의 이미지를 구별할 수 있을까요? 마치 인간과 같은 고등동물만이 할 수 있
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