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초록

영어

A well-known BAM(Bidirectional Associative Memory) has been widely used to emulate human’s bidirectional association capability which can recognize a concept from objects and also recall a representative object from that concept. However, the conventional association model like BAM is often not useful for solving non-linearly separable problem and also inadequate when considering its capacity and speed of association. In order to relax such inadequacies, we propose BBN(Bidirectional Backpropagation Neural-net) based on backpropagation algorithm. We also validate the usefulness of BBN by some experiments for Exclusive- OR, Prior Encoder-Decoder, and Character Recognition problems. In some discussions, we state that BBN may outperform the conventional ones in terms of bidirectional association capability and its efficacy.

한국어

사물들로부터 개념을 인식하고 또한 역으로 개념으로부터 대표 사물을 연상하는 인간의 양방향 연상 능력을 구현하기 위하여 일반적으로 BAM(Bidirectional Associative Memory)이 활용되고 있다. 그러나 BAM과 같은 기존 연상 방식은 비선형 문제의 해결이 어렵고, 연상 저장 능력과 수행 시간 면에서 불충분한 성능을 보여준 다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 역전파 신경망을 기반으로 하는 양방향 연상 신경망(BBN： Bidirectional Backpropagation Neural-net)을 제안한다. 또한 제안된 BBN의 효용성을 검증하기 위해 Exclusive-OR, Prior Encoder-Decoder 및 문자인식 문제를 대상으로 한 실험을 수행하여, 기존 방식에 비하 여 양방향 연상에 보다 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

목차

Ⅰ. 서론
 Ⅱ. 배경
 Ⅲ. BBN(Bidirectional Backpropagation Neural-net)
 Ⅳ. 실험
 Ⅴ. 논의
 Ⅵ. 결론
 참고문헌
 국문초록
 Abstract

키워드

저자

• 권상규 [ Kwon, Sang-Kyu | 한양대학교 교육대학원 컴퓨터교육전공 석사(졸) ]
• 최용석 [ Choi, Yong-Suk | 한양대학교 컴퓨터공학부 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  예술과 과학기술(구 우리춤과 과학기술) [Journal of Art and Technology ]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-9178

• 수록기간

  2005~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 685 DDC 792