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    • 4. 发明公开
    • 인공신경망을 이용하여 신속하게 입력 패턴을 분류하는 방법 및 장치
    • 使用人工神经网络分类输入图案的手段和方法
    • KR1020130050707A
    • 2013-05-16
    • KR1020110115919
    • 2011-11-08
    • 삼성전자주식회사연세대학교 산학협력단
    • 김연호최창목신건수이명호김진권
    • G06F15/18G06N3/02
    • G06N3/08
    • PURPOSE: A method for quickly classifying input patterns by using an artificial neural network is provided to quickly classify the input patterns by updating the connection intensity of partial connection lines between a concealing layer and an output layer based on the input patterns. CONSTITUTION: A learning unit(41) inputs learning input data to an input layer of an artificial neural network and teaches the artificial neural network to output learning output data for the learning input data on an output layer of the artificial neural network. A pattern classifying unit(42) inputs an input pattern to the input layer of the artificial neural network to obtain an output value from the output layer of the artificial neural network and determines the classification of the input pattern according to the output value. A connection intensity updating unit(43) updates the connection intensity of the artificial neural network. [Reference numerals] (11) Data storage device; (12) Measuring device; (13) Pattern classifying device; (41) Learning unit; (42) Pattern classifying unit; (43) Connection intensity updating unit; (AA) Data for learning; (BB) Input pattern
    • 目的:提供一种通过使用人工神经网络快速分类输入模式的方法,通过基于输入模式更新隐藏层和输出层之间的部分连接线的连接强度来快速分类输入模式。 构成:学习单元(41)将学习输入数据输入到人造神经网络的输入层,并教导人造神经网络在人造神经网络的输出层上输出学习输入数据的学习输出数据。 模式分类单元(42)将输入图案输入到人造神经网络的输入层,以从人造神经网络的输出层获得输出值,并根据输出值确定输入模式的分类。 连接强度更新单元(43)更新人造神经网络的连接强度。 (附图标记)(11)数据存储装置; (12)测量装置; (13)图案分类装置; (41)学习单位; (42)模式分类单元; (43)连接强度更新单元; (AA)学习数据; (BB)输入模式