$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"
쳇봇 이모티콘
안녕하세요!
ScienceON 챗봇입니다.
궁금한 것은 저에게 물어봐주세요.

논문 상세정보

최적화기법을 이용한 BAM의 설계

Design of BAM using an Optimization approach

초록

본 논문에서는 양방향 연상 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 BAM(bidirectional associative memory)의 설계방법론을 제안한다. 먼저 BAM의 성질에 관한 이론적 고찰을 바탕으로 하여 주어진 패턴 쌍을 안정하게 그리고 높은 오차수정율(error correction ratio)을 가지고 저장할 수 있는 BAM을 찾는 문제를 제약조건이 있는 최적화 문제로 공식화한다 다음과정에서 이 최적화 문제를 GEVP(generalized eigenvalue problem)로 변환함으로써 최근에 개발된 내부점 방법(interior point method)을 통하여 해가 구해질 수 있도록 한다. 제안된 설계 방법론의 적용가능성은 예제를 통해 확인된다.

Abstract

In this paper, we propose a design method for BAMs(bidirectiona1 associative memories) which can perform the function of bidirectional association efficiently. Based on the theoretical investigation about the properties of BAMs, we first formulate the problem of finding a BAM that can store the given pattern pairs as stable states with high error correction ratio in the form of a constrained optimization problem. Next, we transform the constrained optimization problem into a GEVP(genera1ized eigenvalue problem), which can be solved by recently developed interior point methods. The applicability of the proposed method is illustrated via design examples.

참고문헌 (10)

  1. Guaranteed recall of all training pairs for bidirectional associative memory , Y.F. Wang;J.B. Cruz;J.H. Mulligan , IEEE Trans. Neural Networks / v.2,pp.559-567, 1991
  2. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities , J.J. Hopfield , Proceedings of National Academy of Science / v.79,pp.2554-2558, 1982
  3. Two coding strategies for bidirectional associative memory , Y.F. Wang;J.B. Cruz;J.H. Mulligan , IEEE Trans. Neural Networks / v.1,pp.81-92, 1990
  4. Bidirectional Associative Memories , B. Kosko , IEEE Trans. Syst., Man, and Cybern. / v.18,pp.49-60, 1988
  5. Genetic approach to the design of bidirectional associative memory , G. Shi , International Journal of Systems Science / v.28,pp.133-140, 1997
  6. M.H. Hassoun(ed.) , Associative Neural Memories / v.,pp., 1993
  7. S. Boyd;L. ElGhaoui;E. Feron;V. Balakrishnam , Linear Matrix Inequalities in Systems and Control Theory / v.,pp., 1994
  8. Complexity preserving increase of the capacity of bidirectional associative memories by dilation and translation , B. Lenze , Neural Networks / v.10,pp.1041-1048, 1998
  9. P. Gahinet;A. Nemirovski;A.J. Laub;M.Chilali , MATLAB LMI Control Toolbox, Natick / v.,pp., 1995
  10. Designing bidirectional associative memories with optimal stability , T. Wang;X. Zhung;X. Xing , IEEE Trans. Syst., Man, and Cybern. / v.24,pp.778-790, 1994

이 논문을 인용한 문헌 (0)

  1. 이 논문을 인용한 문헌 없음

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

상세조회 0건 원문조회 0건

DOI 인용 스타일