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dc.contributor.advisor정기석-
dc.contributor.author양대곤-
dc.date.accessioned2019-02-28T03:03:36Z-
dc.date.available2019-02-28T03:03:36Z-
dc.date.issued2019-02-
dc.identifier.urihttps://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/99739-
dc.identifier.urihttp://hanyang.dcollection.net/common/orgView/200000435206en_US
dc.description.abstract제1장 서론 1 제2장 관련 연구 5 제1절 인공신경망의 학습 5 제2절 유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 9 제3장 인공신경망을 학습시키기 위한 유전 알고리즘 전략 15 제1절 초기화(Initialization) 15 제2절 선택(Selection) 18 제3절 교차(Crossover) 20 제4절 변이(Mutation) 23 제5절 대치(Replace) 24 제4장 실험 결과 25 제1절 실험 환경 25 제2절 MNIST 벤치마크를 사용한 학습결과 28 제5장 결론 33 참고자료 34 영문 요약 36-
dc.publisher한양대학교-
dc.title유전 알고리즘을 사용한 실수 표현 인공 신경망 학습-
dc.title.alternativeTraining of Real Data Type Based Artificial Neural Network using Genetic Algorithm-
dc.typeTheses-
dc.contributor.googleauthor양대곤-
dc.contributor.alternativeauthorYang, Dae Gon-
dc.sector.campusS-
dc.sector.daehak대학원-
dc.sector.department전자컴퓨터통신공학과-
dc.description.degreeMaster-
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GRADUATE SCHOOL[S](대학원) > ELECTRONICS AND COMPUTER ENGINEERING(전자컴퓨터통신공학과) > Theses (Master)
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