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문경일 호남대학교 산업기술연구소 1999 산업기술연구논문집 Vol.7 No.-
ALOPEX 신경망은 계산이 간편하고, 가중치를 갱신하는 데 있어서 처리 요소들 간에 자체 연결을 요구하지 않는 빠른 방법에 속한다. 가중치 변화는 가체 출력에서 변화화 오차함수에서 변화간에 상관이라 할 수 있는 피드백을 통해 확률적으로 처리된다. 각 가중치 처리기는 전체 오차함수에만 종속되기 때문에 처리기들 간에 어떠한 교호작용도 요구되지 않지만 실제 적용에 있어서 back propagation을 사용하는 것과 유사한 속도로 수렴하게 된다. 이러한 원인들로서 네트워크 위상, 뉴런 형들의 선택도 있지만, 무엇보다도 random walk에 따른 지역적인 최소 점으로의 수렴을 들 수 있다. 특히 전달함수가 saturation 상태에서 학습될 경우에 쉽게 지역적인 최소 점에 빠지게 된다. 본 논문에서는 Moller 등에 의해 제안된 offset 항을 추가하는 방식으로 오차 함수의 적절한 수정을 통해 기존 ALOPEX 신경망을 개선하는 방법을 나타낸다.
문경일,김철 한국정보교육학회 2011 정보교육학회논문지 Vol.15 No.3
어떠한 현상 혹은 사물의 이미지를 학생들에게 제공하는데 있어서 여러 가지 원인에 의해 초점이 흐리거나 혹은 흔들린 이미지들이 등장하여 학생들에게 보여주기가 힘든 경우가 빈번하게 발생한다. 특히, 이미지에 대한 구체적인 정보가 없는 경우에는 그 이미지는 쓸모가 없는 것이 된다. 본 연구는 무정보 블러링 이미지를 아주 빠른 시간 내에 복구할 수 있는 2차원 DFT 기반의 하나의 블러링 제거 알고리즘을 제안하는데 있다. 제안된 방법의 빠른 처리 속도는 이산 푸리에 변환, 변환의 필터링과 회선 관계 및 Moore-Penrose 역행렬의 효과적인 계산 방식을 바탕으로 한다. 특히, 필터의 주파수 응답에 관한 처리는 유용한 회선 공식을 유도한다. 제안된 방법의 구현은 보통 크기의 블러링 이미지에 적용했을 때, 아주 빠른 시간 내에 블러링 효과를 제거시킬 수 있고, 보다 선명한 이미지를 제공할 수 있음을 보인다. This paper presents a fast blind deconvolution method that produces a deblurring result from a single image in only a few seconds. The high speed of our method is enabled by considering the Discrete Fourier Transform (DFT), and its relation to filtering and convolution, and fast computation of Moore-Penrose inverse matrix. How can we predict the behavior of an arbitrary filter, or even more to the point design a filter to achieve certain specifications. The idea is to study the frequency response of the filter. This concept leads to an useful convolution formula. A Matlab implementation of our method usually takes less than one minute to deblur an image of moderate size, while the deblurring quality is comparable.