• 제목/요약/키워드: iris plants problem

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뉴로 네트워크에서 코사인 모듈화 된 가우스함수의 다항식과 계단함수의 근사 (Approximation of Polynomials and Step function for cosine modulated Gaussian Function in Neural Network Architecture)

  • 이상화
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제49권2호
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    • pp.115-122
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    • 2012

  • 본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.

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