대한전자공학회논문지 (Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics)
- 제26권6호
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- Pages.108-114
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- 1989
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- 1016-135X(pISSN)
Hebb의 학습 법칙과 화소당 가중치 최소화 기법에 의한 적응학습 및 그의 전기광학적 구현
Adaptive Learning Based on Bit-Significance Optimization with Hebbian Learning Rule and Its Electro-Optic Implementation
- 이수영 (韓國科學技術院 電氣 및 電子工學科) ;
- 심창섭 (韓國電子通信硏究所) ;
- 고상호 (韓國科學技術院 電氣 및 電子工學科) ;
- 장주석 (韓國科學技術院 電氣 및 電子工學科) ;
- 신상영 (韓國科學技術院 電氣 및 電子工學科)
- Lee, Soo-Young (Dept. of Electrical Eng., KAIST) ;
- Shim, Chang-Sup (Electronics and Telecommunications Research Institute) ;
- Koh, Sang-Ho (Dept. of Electrical Eng., KAIST) ;
- Jang, Ju-Seog (Dept. of Electrical Eng., KAIST) ;
- Shin, Sang-Yung (Dept. of Electrical Eng., KAIST)
- 발행 : 1989.06.01
초록
Hopfield 모델에 화소당 가주치를 도입하고 이를 최적화하여, 서로간에 상관관계가 높은 "0"에서 "9"까지의 10가지 숫자를 성공적으로 기억, 재생시킬 수 있는
Introducing and optimizing bit-significance to the Hopfield model, ten highly correlated binary images, i.e., numbers "0" to "9", are successfully stored and retrieved in a
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