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      퍼지 학습 규칙을 이용한 자기 구조 신경 회로망 = Self-Organizing Neural Network using Fuzzy Learning Rule

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      https://www.riss.kr/link?id=A3008445

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      This paper presents the self-organizing neural network with a frizzy learning rule and a vigilance test. This neural network updates the weights of all output neurons regardless of winning or losing. The fuzzy learning rule uses a fuzzy membership value, a function of the number of iteration, and an intra-membership value instead of a learning rate. The neural network utilizes the vigilance parameter to control the size of cluster instead of initializing the number of clusters. The IRIS data set is used to test the neural network.
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      This paper presents the self-organizing neural network with a frizzy learning rule and a vigilance test. This neural network updates the weights of all output neurons regardless of winning or losing. The fuzzy learning rule uses a fuzzy membership val...

      This paper presents the self-organizing neural network with a frizzy learning rule and a vigilance test. This neural network updates the weights of all output neurons regardless of winning or losing. The fuzzy learning rule uses a fuzzy membership value, a function of the number of iteration, and an intra-membership value instead of a learning rate. The neural network utilizes the vigilance parameter to control the size of cluster instead of initializing the number of clusters. The IRIS data set is used to test the neural network.

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      목차 (Table of Contents)

      • 1.서론
      • 2.신경 회로망의 구성
      • 3.실험 결과 및 고찰
      • 4.결론
      • 1.서론
      • 2.신경 회로망의 구성
      • 3.실험 결과 및 고찰
      • 4.결론
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