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Neural Networks의 이론과 응용

Neural Networks의 이론과 응용 (Loan 14 times)

Material type
단행본
Personal Author
배상현 백형래 이진섭
Title Statement
Neural Networks의 이론과 응용 / 배상현 ; 백형래 ; 이진섭 공저.
Publication, Distribution, etc
서울 :   조선대학교 출판부 ,   1999.  
Physical Medium
iv, 241 p. : 삽도 ; 23 cm.
ISBN
8986680939
Bibliography, Etc. Note
참고문헌 수록
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100 1 ▼a 배상현 ▼0 AUTH(211009)98435
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300 ▼a iv, 241 p. : ▼b 삽도 ; ▼c 23 cm.
504 ▼a 참고문헌 수록
536 ▼a 본 도서는 조선대학교에 재직중인 교원의 저작 의욕을 고취시키기 위하여 지원하는 특별연구비로 출판되었음.
700 1 ▼a 백형래 ▼0 AUTH(211009)71906
700 1 ▼a 이진섭
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Holdings Information

No. Location Call Number Accession No. Availability Due Date Make a Reservation Service
No. 1 Location Centennial Digital Library/Stacks(Preservation4)/ Call Number 006.32 1999a Accession No. 111131227 Availability Available Due Date Make a Reservation Service B M

Contents information

Table of Contents


목차

제1장 Neural Networks = 1

 1. 서론 = 1

 2. 인간의 신경구조 = 2

  2.1 뉴우런 = 3

  2.2 신경 정보 처리 = 6

  2.3 뇌의 정보 조직 = 8

  2.4 인식 세포 형성 = 9

  2.5 연상기억의 용량 = 16

  2.6 스파스 연상기억 = 19

 3. 신경회로망 = 23

  3.1 신경망 이해 = 24

  3.2 역사 = 32

  3.3 모델 구성 = 34

  3.4 회로망 언어 = 49

  3.5 시뮬레이터 종류 = 54

  3.6 시뮬레이터 설계 = 63

  3.7 객체 지향형 프로그래밍 = 67

제2장 Neural Networks 학습방법 = 75

 1. 신경망 학습 = 75

  1.1 학습처리 = 75

  1.2 LMS학습 = 77

  1.3 학습과정의 해석 = 80

 2. 지도 학습(Supervised Learning) = 83

  2.1 역전파(Back Propagation) = 86

  2.2 연상기억(Associative Memory) = 107

  2.3 홉필드 모델(Hopfield Model) = 110

 3. 자율 학습(Unsupervised Learning) = 122

  3.1 Boltzman Machine = 123

  3.2 Kohonen Feature Map = 137

  3.3 ART(Adaptive Resonance Therory) = 151

제3장 신경회로망 응용 = 170

 1. 신경 컴퓨터 = 170

 2. 신경칩 = 175

 3. 문자 인식 = 179

  3.1 신경칩을 이용한 세선화와 특징추출 = 183

  3.2 3층 퍼셉트론의 숫자인식 = 191

  3.3 Neocognitron 모델 = 193

 4. 영상처리 인식 = 202

 5. 음성 인식 = 210

 6. 로보트 제어 = 217

 7. 회전기진단시스템 = 226



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