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구조로 재학습된 신경망과의 비교
5변량 시계열 자료분석에 사용된 산업지수 전년동월비 증감율의 신경망 구조는 10-6-5이었고, sekita방법에 의해 선택된 은닉노드 수는 3개였다. 따라서 재학습된 신경망의 구조를 10-3-5로 설정하여 학습을 시키
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신경망 이론과 응용, 하이테크정보
이웅희 외 1명(2010), 신경망 구조를 이용한 비선형 시스템의 식별과 제어 시스템 설계, 한국항공우주학회
이길재 외 2명(2006), 인공 신경망과 사례기반 추론을 혼합한 진단 시스템, 한국지능시스템학회
조
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신경망구조를 통해서 기계 스스로 데이터의 특징을 도출해내는 딥러닝 기술에 관한 연구를 발표하였다. 그의 연구가 발표됨으로써 인공지능은 새로운 전환점을 맞이하게 된다. 이어서 스탠포드 대학의 Andrew Ng의 연구팀은 기계학습과 딥러닝
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범죄 차량에 대한 조회 시스템이나 무인 무정차 후불식 자동 요금 징수 시스템, 무인 교통 단속 자동화시스템 등에서 응용이 가능하다. 패턴인식 접근법
1. 통계적 패턴인식 접근법
2. 구조적 패턴인식 접근법
3. 신경망 패턴인식 접근법
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신경망의 역사
인공신경망의 형태(Topology에 근거)
인공신경망의 구성
활성화 함수
역전파알고리즘(Backpropagation)
대표적인 인공신경망 모델
인공신경망의 장단점
지식획득방법에서 인공지능의 역할
인공신경망의 응용분야
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