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RBFN(Radial Basis Function Network)은 입력층의 값을 종모양의 곡선/표면의 형태로 된 은닉층의 결합함수에 적용하고 출력층과 사이에 위치하는 연결강도를 적용한 후 이들의 선형결합을 통하여 출력층의 값을 구하는 인공신경망이다. 1. 개요
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신경망이 개발되었고, 최근에 등장한 것이 SVM(Support Vector Machine)이다. 러시아 과학자 Vapnik이 1970년대 후분에 제안하였으나 당시에는 크게 주목받지 못하였다.
1990년대 들어서서 필기숫자 인식과 같은 실용적인 응용에서 우수한 일반화 능력이
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인공신경망의 역사
인공신경망의 형태(Topology에 근거)
인공신경망의 구성
활성화 함수
역전파알고리즘(Backpropagation)
대표적인 인공신경망 모델
인공신경망의 장단점
지식획득방법에서 인공지능의 역할
인공신경망의 응용분
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인공신경망을 이용한 화학공정제어, 한국과학기술원, 1996.
이건창, 최신경영정보시스템, 무역경영사, 2003. 1. BI기법의 유통업 적용
(1) 전문가시스템의 기대효과 및 경영전략
(2) 인공신경망의 기대효과 및 경영전략
(3) 데이터마이닝
BI기법의 유통업 데이터마이닝, 인공신경망 페지로직, BI기법의 유통업,인공신경망,데이터마이닝,페지로직,전문가시스템,BI기법,BI기법 제조업,BI기법금융업,BI,
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은 첫 번째 피크가 공동의 정도에 따라 작게 나타나는 경향이 있다.
MEM의 차수는 80차로 FFT의 스펙트럼의 공명주파수와 거의 일치하는 차수로 설정하였다.
다. 인공 신경망 학습 및 검증
인공 신경망 학습 및 검증에 사용한 입력패턴, 목적패
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