Generation of Exemplar Patterns for Training Through the Merge of Supervised and Unsupervised Learning

교사학습과 비교사 학습의 접목에 의한 학습패턴의 생성

In the case that we do not have enough number of training patterns because of limitation such as time consuming, economic problem, and so on, we geneterate a new patterns using the brain-style information processing algorithm, that is, supervised and unsupervised learning methods. The proposed method is verified through the simulation of handwritten digits.

시간/경제적 문제 혹은 수집 대상의 제한으로 충분한 수의 학습패턴을 모을 수 없는 경우에 인간의 두뇌를 모방한 교사학습 및 비교사학습모델을 이용하여 새로운 학습패턴을 생성한 후 이를 이용하여 학습한 경우 성능이 향상됨을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다.