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학위논문 상세정보

임팩트 팩터 정규화 기법을 이용한 신경회로망 연결소거 알고리즘

A pruning algorithm of neural networks using impact factor regularization


이하준 (한국과학기술원 전기및전자공학전공 국내석사)
Abstract

In the training of neural networks, a trade-off between their size and find training error is need. In general, small-sized networks, even though they show good generalization performance, tend to fail to learn the training data within a given error bound, whereas large-sized networks learn easily t...

주제어

#pruning algorithm regularization impact factor extended Levenberg-Marquardt algorithm adaptive neuron network 연결 소거 알고리즘 정규화 기법 임팩트 팩터 확장된 레벤버그-마쿼트 알고리즘 적응 뉴런 네트웍;

참고문헌 (0)

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이 논문을 인용한 문헌 (0)

  1. 이 논문을 인용한 문헌 없음
저자 이하준
학위수여기관 한국과학기술원
학위구분 국내석사
학과 전기및전자공학전공
지도교수 박철훈,Park, Cheol-Hoon
발행년도 2002
총페이지 v, 55 p.
키워드 pruning algorithm regularization impact factor extended Levenberg-Marquardt algorithm adaptive neuron network 연결 소거 알고리즘 정규화 기법 임팩트 팩터 확장된 레벤버그-마쿼트 알고리즘 적응 뉴런 네트웍
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T10511387&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원
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