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배관고장진단을 위한 심층신경망에 유전알고리즘을 적용한 은닉계층 노드수의 최적화 기법

원문정보

Pipe Fault Diaenosis Using Deep Neural Network and Genetic Algorithm based Optimization Technique for Selecting the Number of Hidden Nodes

김유현, 이상민, 정인규, 김재영, 김종면

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목차

요약
Abstract
I. 서론
II. 배경지식
2.1 신경망
2.2 인공신경망
2.3 심층신경망
2.4 유전 알고리즘
III. 실험 환경 및 알고리즘 소개
3.1 배관 테스트베드
3.2 유전알고리즘을 이용한 심층신경망의 은닉 계층 수 최적화 알고리즘
IV. 실험 결과
V. 결론
참고문헌

저자정보

  • 김유현 Yuhyun Kim. 울산대학교 전기전자컴퓨터공학과
  • 이상민 Sangmin Lee. 울산대학교 전기전자컴퓨터공학과
  • 정인규 Inkyu Jeong. 울산대학교 전기전자컴퓨터공학과
  • 김재영 Jaeyoung Kim. 울산대학교 전기전자컴퓨터공학과
  • 김종면 Jong Myon Kim. 울산대학교 전기전자컴퓨터공학과

참고문헌

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