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자료명/저자사항
생물학적 신경세포 결합계의 현상 모델링 및 역할 규명을 통한 차세대 지능적 정보처리 방법론 기반 창출 = Modeling for the collective phenomena in biological neural network and its application to information processing / 정보통신부 [편] 인기도
발행사항
서울 : 정보통신부, 1995
청구기호
621.382 -17-4
자료실
[서울관] 서고(열람신청 후 1층 대출대)
형태사항
10, 65 p. : 삽화, 도표 ; 27 cm
제어번호
MONO1201707043
주기사항
단면인쇄임
주관연구기관: 한국전자통신연구소
총괄연구책임자: 이일항
부록: 1. Synchrony and clustering in two and three synaptically coupled hodgkin-huxley neurons with a time delay ; 2. 다층퍼셉트론에서 출력노드의 포화현상 해소와 일반화 성능 향상을 위한 오차신호
참고문헌: p. 59-65
원문

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표제지

인사말씀 / 양승택

제출문

요약문

SUMMARY

Contents

목차

제1장 서론 15

제2장 다수의 신경세포 결합계의 동역학적 정보처리 18

제3장 다층퍼셉트론에서 출력노드의 포화현상 해소에 의한 일반화 성능 향상 23

제4장 다양한 신경망 알고리즘을 위한 디지탈 신경망 시스템 27

4.2. 병렬 신경망 시스템(E-MIND/II) 27

4.2.1. 디지탈 신경망 프로세서(DNP-II) 27

4.2.2. 신경망 보드의 구조 29

4.2.3. 병렬 신경망 프로세서의 통신 31

4.2.4. E-MIND/II의 소프트웨어 32

4.3. E-MIND/II의 성능 35

4.3.1. E-MIND/II의 학습 35

4.3.2. E-MIND/II의 성능 37

4.4. E-MIND/II의 구현 38

4.5. 결론 38

제5장 결론 41

부록 43

부록 1. Synchrony and Clustering in Two and Three Synaptically Coupled Hodgkin-Huxley Neurons with a Time Delay 43

부록 2. 다층퍼셉트론에서 출력노드의 포화현상 해소와 일반화 성능향성을 위한 오차신호(A Modified Error Signal of Output Nodes to Improve the Generalization Capacity of Multi-Layer Perceptrons) 55

참고문헌 72

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등록번호 청구기호 권별정보 자료실 이용여부
0002245638 621.382 -17-4 [서울관] 서고(열람신청 후 1층 대출대) 이용가능

가상서가

생물학적 신경세포 결합계의 현상 모델링 및 역할 규명을 통한 차세대 지능적 정보처리 방법론 기반 창출 = Modeling for the collective phenomena in biological neural network and its application to information processing / 정보통신부 [편] 생물학적 신경세포 결합계의 현상 모델링 및 역할 규명을 통한 차세대 지능적 정보처리 방법론 기반 창출 정보통신부
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