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NTIS 바로가기주관연구기관 | 포항공과대학교 Pohang University of Science and Technology |
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연구책임자 | 방승양 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 1999-04 |
주관부처 | 과학기술부 |
사업 관리 기관 | 한국과학재단 Korea Science and Engineering Foundtion |
등록번호 | TRKO200200019781 |
DB 구축일자 | 2013-04-18 |
키워드 | 다층 퍼셉트론.결함포용.신경망.인공지능.오류 역전파 학습.Multilayer Perceptron.Fault Tolerant.Neural Network.Artificial Intelligence.Error Backpropagation Learning. |
인간 두뇌와 뛰어난 정보처리 능력의 메카니즘을 본딴 인공 신경망은 기존의 폰 노이만형 컴퓨터 구조에 비해 대규모 병렬처리, 자기 학습, 일반화 및 결함포용 등의 많은 장점을 가지고 있다. 그런데 기존의 폰 노이만 방식의 컴퓨터 상에서 이러한 장점들을 완전히 실현하는 것은 어렵다. 특히, 대규모 병렬처리에 의한 실시간 처리 및 소형화 실현은 신경망 칩과같은 고도의 분산 구조를 가진 하드웨어로 구현되었을 때 실질적으로 실현될 수 있다. 그래서 최근에는 신경망을 연구하는 많은 연구자들이 신경망 모델을 소프트웨어로 모의하는데 그치지 않고
Artificial Neural Network(ANN)s, which are based on the mechanism of the excellent information processing of the human brain, have many nice features such as massively parallel processing, self organization, generalization and fault tolerance. Theses features are very difficult to implement on an ex
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