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  1. 2009/04/09 Hopfield network algorithm (1)
  2. 2008/11/28 MADALINE 학습 알고리즘 - MR I (4)
  3. 2008/11/28 퍼셉트론 학습 알고리즘
  4. 2008/03/20 이중선택정렬 (4)
  5. 2008/01/30 산술연산 알고리즘
 

Hopfield network algorithm

신경망 | 2009/04/09 23:48 | Posted by DMW
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냉무 >_<
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  1. Favicon of http://shieldhorizon.com BlogIcon PEPE 2009/04/20 00:58  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    아오 여기글보다가 교수님이 하라고 던져준 neural network using c-sharp 어쩌구 책이 갑자기 생각이났넥,,

MADALINE 학습 알고리즘 - MR I

신경망 | 2008/11/28 05:37 | Posted by DMW
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책업을때 보려고 블로그에 백업

Step 1 : Set output layer weights and learing rate
w <- [0.5, 0.5, 0.5]
a <- (0 <= a <= 1)

Step 2 : Initliaze hidden later weights and counter
v <- small random number
p <- number of training pattern pairs
k <- 1

Step 3 : For each training pattern pair (x, d),
do Step 4 - 7 until k = p

Step 4 : Compute hidden layer outputs
z = +1 ; NET_z >= 0
     -1 ; NET_z < 0

Step 5 : Compute output
y = +1 ; NET_y >= 0
     -1 ; NET_y < 0

Step 6 : Compare output and desired output
If y = d, k <- k + 1 and goto Step 3
else Update hidden layer weights

If d = 1 update weights to z whose NET_z is closest to zero
delta_v = a * (d - NET_z) * x
v = v + delta_v
If d = -1 update wegiths to z whose NET_z is positive
delta_v = a * (d - NET_z) * x
v = v + delta_v

Setp 7 : Increase counter and goto Step 3
k <- k + 1

Step 8 : Test stop condition
If maximum of delta_v < tolerance in Step 4-7, stop
else, k <- 1 and goto Step 3

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  1. sloth 2008/11/28 09:17  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    책을 업고 블로그를보다니... 책을 무척아끼시는군요

  2. Favicon of http://eufonius.tistory.com BlogIcon prismatic 2008/12/02 18:21  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    밥은 드시고 다니세요? ㄲㄲ
    그리고 중력장의 왜곡에 의한 PG어의 위대함 증명은 언제나 기대하고 있어요 'ㅅ'

    • Favicon of http://filepang.tistory.com BlogIcon DMW 2008/12/02 21:09  댓글주소  수정/삭제

      PG어의 위대함 때문에 자꾸면 어깨가 무거워집니다. 불가능에 도전하는거 같다능

퍼셉트론 학습 알고리즘

신경망 | 2008/11/28 05:27 | Posted by DMW
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책없을때 보려고 블로그에 백업 >_<

Step 1 : Intialize weights and counter
w <- 0 or small random value
p <- number of training pattern paris
k <- 1

Step 2 : Set learning rate a(0 <= a <= 1)

Step 3 : For each training pattern pair (x, d)
do Step 4 - 7 until k = p

Step 4 : Compare output
y = f(NET)
      +1   ; NET > T
  =    0   ; NET = T
      -1   ; NET < T

Step 5 : Compare output and desired output
If y = d, k <- k + 1 and goto Step 3

Step 6 : Update weights
delta_w <- a * (dk - yk) * xk
w <- w + delta_w

Step 7 : Increase counter and goto Step 3

Step 8 : Test stop condition
If no weights changed in Step 3 - 7, stop
else, k <- 1 and goto Step 3
 

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이중선택정렬

STL | 2008/03/20 00:26 | Posted by DMW
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고쳤다능 ㅠ.ㅠ

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TAG algorithm, STL

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  1. Favicon of http://mastojun.net BlogIcon Mastojun 2008/03/28 19:21  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    버그있어요,
    정렬된 배열은 제대로 처리가 안되요.

  2. Favicon of http://mastojun.net BlogIcon Mastojun 2008/04/11 17:04  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    9 10 8 7 6 5 4 3 2 1 Fail!

  3. Favicon of http://filepang.tistory.com BlogIcon DMW 2008/04/11 21:52  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    나 왜이러지..요즘 술을 너무 많이 먹나
    뻔이 틀린걸 그냥 올려놨네 -_-;;

산술연산 알고리즘

디지털 논리 회로 | 2008/01/30 13:13 | Posted by DMW
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쉬프트-더하기 알고리즘
C : 캐리
U, V : 곱셈 결과의 상위, 사위 비트들
X : 피승수
Y : 승수

C = 0, U = 0;
FOR i = n DOWNTO 0 DO
    IF Y0 == 1 THEN CU = U + X
    CUV를 오른쪽으로 선형 시프트 시킨다.
    Y를 오른쪽으로 순환 시프트 시킨다.
END


쉬프트-더하기 알고리즘 RTL코드
Y 레지스터를 없에고 V로 대신한다.
   1 : U <- 0, i <- n
V02 : CU <- U + X
   2 : i <- i - 1
   2 : shr(CUV)
Z'3 : GOTO 2
 Z3 : FINISH <- 1


Booth 알고리즘
U = 0; Y-1 = 0;
FOR i = n DOWNTO 0 DO
    IF Y0(Y-1)' THEN U = U + X' + 1
    IF Y0'(Y-1) THEN U = U + X
    UV를 오른쪽으로 산술 시프트 시킨다.
    Y를 오른쪽으로 순환 시프트시키고 Y0를 Y-1에 복사한다.
END


RTL 코드
            1 : U <- 0, Y-1 <- 0, i <- n
Y0(Y-1)'2 : U <- U + X' + 1
Y0'(Y-1)2 : U <- U + X
            2 : i <- i - 1
            3 : ashr(UV), cir(Y), Y-1 <- Y0
         Z'3 : GOTO 2
          Z3 : FINISH <- 1


간소화 버젼
 덧셈과 뻴셈의 간소화

    (Y0 xor Y-1) 2 : U <- U + (X xor Y0) + Y0
    X xor Y0는 X의 각 비트를 Y0와 xor 한다는 것을 의미함.
    RTL 코드
                      1 : U <- 0, Y-1 <- 0, i <- n
    (Y0 xor Y-1) 2 : U <- U + (X xor Y0) + Y0
                      2 : i <- i - 1
                      3 : ashr(UV), cir(Y), Y-1 <- Y0
                   Z'3 : GOTO 2
                    Z3 : FINISH <- 1


  여기에서 Y레지스터를 없에고 승수를 V에 저장하도록 해서 더욱 간소화 할 수 있다.
TAG algorithm

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