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Model Selection in Artificial Neural Network

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재 바로가기
  • 통권
    Volume 7 Number 4 (2018.12)바로가기
  • 페이지
    pp.57-65
  • 저자
    Byung Joo Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A345760

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Artificial neural network is inspired by the biological neural network. For simplicity, in computer science, it is represented as a set of layers. Many research has been made in evaluating the number of neurons in the hidden layer but still, none was accurate. Several methods are used until now which do not provide the exact formula for calculating the number of the hidden layer as well as the number of neurons in each hidden layer. In this paper model selection approach was presented. Proposed model is based on geographical analysis of decision boundary. Proposed model selection method is useful when we know the distribution of the training data set. To evaluate the performance of the proposed method we compare it to the traditional architecture on IRIS classification problem. According to the experimental result on Iris data proposed method is turned out to be a powerful one.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Previous Research
3. Theory : Geographical analysis of boundary decision
4. Experiments.
5. Summary and Conclusion
Acknowledgment
References

키워드

Model selection Linear classifier Classification boundary Overfitting

저자

  • Byung Joo Kim [ School of Computer Engineering Youngsan University, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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