정보과학회 논문지 B : 소프트웨어 및 응용
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
RBF 신경망 분류기의 효율적 구성 방법 |
| 영문제목(English Title) |
An Efficient Method to Construct a Radial Basis Function Neural Network Classifier |
| 저자(Author) |
황영섭
방승양
Young-Sup Hwang
Sung-Yang Bang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 24 NO. 05 PP. 0451 ~ 0460 (1997. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
RBF 신경망은 임의의 함수를 근사할 수 있지만 주어진 문제를 풀기 위해 RBF 신경망을 구성하는 간단한 방법이 없었다. 이 논문은 RBF 신경망을 분류기로 사용할 때 이를 효율적이고 효과적으로 구성하는 방법을 설명한다. 제안하는 방법은 빠른 클러스터링 방법인 APC-Ⅲ을 써서 중간층을 결정하고 중간층과 출력층 사이의 가중치를 통계적 방법으로 구한다. 제안한 방법을 무제약 필기 숫자 인식을 위한 분류기를 구성하는데 적용하였다. 실험은 제안한 방법이 RBF 신경망 분류기를 빠르게 구성할 수 있고, 같은 데이터베이스를 사용한 이전 연구 결과보다 분류기의 성능이 더 나음을 보여 주었다.
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영문내용
(English Abstract) |
Radial basis function(RBF) neural networks have the power of the universal function approximation. But it is usually not straightforward how to construct an RBF neural network to solve a given problem. This paper describes a method to construct an RBF neural network classifier efficiently and effectively. The method determines the middle layer neurons by a fast clustering algorithm, APC-Ⅲ and computes the optimal weights between the middle and the output layers statistically. We applied the proposed method to construct an RBF neural network classifier for an unconstrained handwritten digit recognition. The experiment showed that the method could construct an RBF neural network classifier fast and the performance of the classifier was better than the best result previously reported.
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