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객체의 분류를 위한 효율적인 다층퍼셉트론의 설계 및 구조에 관한 연구
A Study on the design and Structure of Multi-Layer Perceptron for Effective Classifying Objects 원문보기

한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회, 2014 Nov. 05, 2014년, pp.803 - 805  

이용규 (연세대학교 컴퓨터과학과) ,  고형일 (기산전자 기술연구소) ,  이일병 (연세대학교 컴퓨터과학과)

초록
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다층 퍼셉트론 분류기는 그 패턴 분류 성능이 훌륭하여 오랜 기간 동안 여러 응용분야에서 사용되어 왔다. 그러나 다른 분류기보다 학습시간이 오래 소요된다는 점이 문제로 지적받아 왔다. 따라서 본 논문은 회전하는 객체의 분류를 위하여 다층 퍼셉트론의 학습시간을 줄이는 효율적인 신경망 시스템을 제안한다. 주성분 분석법을 이용하여 원 데이터의 정보를 가장 잘 잘 나타내도록 변환한 뒤, 그 결과를 다층 퍼셉트론 분류기의 입력으로 사용하였다. 제안하는 시스템은 기존 다층 퍼셉트론 분류기와 비교하였을 때 학습시간을 줄이면서 좀 더 높은 인식률을 보였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • [1] 이는 곧 입력레이어의 뉴런의 개수와도 연결이 된다. 본 논문에서는 회전하는 객체의 분류룰 위해 주성분 분석법을 이용하여 입력뉴런의 수를 현저하게 줄이면서 좀 더 높은 성능의 효율을 낼 수 있는 방법을 기술한다.
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