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입력 데이터들의 종류에 따른 빈도수를 획득하는 단계;상기 빈도수에 기초하여 상기 입력 데이터들의 종류에 따른 평판도를 계산하는 단계;상기 평판도에 기초하여, 상기 입력 데이터들을 학습 데이터와 가중치 데이터로 분류하는 단계; 및상기 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망을 학습하는 단계를 포함하는 인공 신경망 학습 방법
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제1항에 있어서,상기 평판도를 계산하는 단계는상기 빈도수의 평균을 계산하는 단계;상기 빈도수의 평균과 상기 입력 데이터들의 차이를 계산하는 단계; 및상기 차이에 기초하여 상기 평판도를 계산하는 단계를 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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3
제1항에 있어서,상기 평판도를 계산하는 단계는상기 입력 데이터들의 종류에 따른 상기 빈도수의 분산을 계산하는 단계를 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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4
제1항에 있어서,상기 입력 데이터들을 상기 학습 데이터와 상기 가중치 데이터로 분류하는 단계는상기 평판도가 미리 정해진 임계치보다 클 경우, 상기 입력 데이터들을 상기 학습 데이터로 분류하는 단계; 및상기 평판도가 상기 미리 정해진 임계치보다 작을 경우, 상기 입력 데이터들을 상기 가중치 데이터로 분류하는 단계를 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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5
제1항에 있어서,테스트 데이터를 상기 인공 신경망에 입력하여 결과 데이터를 획득하는 단계; 및상기 결과 데이터와 상기 가중치 데이터에 기초하여, 출력 데이터를 획득하는 단계를 더 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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6
제5항에 있어서,상기 출력 데이터를 획득하는 단계는상기 가중치 데이터와 상기 테스트 데이터에 기초하여, 가중치를 계산하는 단계; 및상기 가중치를 상기 결과 데이터에 곱하여 상기 출력 데이터를 획득하는 단계를 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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7
제6항에 있어서,상기 가중치를 계산하는 단계는상기 가중치 데이터의 빈도수에 기초하여, 상기 테스트 데이터에 대한 참 데이터 가중치를 계산하는 단계; 및상기 가중치 데이터의 빈도수에 기초하여, 상기 테스트 데이터에 대한 거짓 데이터 가중치를 계산하는 단계를 포함하는, 인공 신경망 학습 방법
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8
하드웨어와 결합되어 제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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입력 데이터들의 종류에 따른 빈도수를 획득하고, 상기 빈도수에 기초하여 상기 입력 데이터들의 종류에 따른 평판도를 계산하고, 상기 평판도에 기초하여, 상기 입력 데이터들을 학습 데이터와 가중치 데이터로 분류하며, 상기 학습 데이터를 이용하여 인공 신경망을 학습하는프로세서를 포함하는 인공 신경망 학습 장치
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10
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 빈도수의 평균을 계산하고,상기 빈도수의 평균과 상기 입력 데이터들의 차이를 계산하고,상기 차이에 기초하여 상기 평판도를 계산하는, 인공 신경망 학습 장치
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11
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 입력 데이터들의 종류에 따른 상기 빈도수의 분산을 계산하는, 인공 신경망 학습 장치
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12
제9항에 있어서,상기 프로세서는상기 평판도가 미리 정해진 임계치보다 클 경우, 상기 입력 데이터들을 상기 학습 데이터로 분류하고,상기 평판도가 미리 정해진 임계치보다 작을 경우, 상기 입력 데이터들을 상기 가중치 데이터로 분류하는, 인공 신경망 학습 장치
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13
제9항에 있어서,상기 프로세서는테스트 데이터를 상기 인공 신경망에 입력하여 결과 데이터를 획득하고,상기 결과 데이터와 상기 가중치 데이터에 기초하여, 출력 데이터를 획득하는, 인공 신경망 학습 장치
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14
제13항에 있어서,상기 프로세서는상기 가중치 데이터와 상기 테스트 데이터에 기초하여, 가중치를 계산하고,상기 가중치를 상기 결과 데이터에 곱하여 상기 출력 데이터를 획득하는, 인공 신경망 학습 장치
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제14항에 있어서,상기 프로세서는상기 가중치 데이터의 빈도수에 기초하여, 상기 테스트 데이터에 대한 참 데이터 가중치를 계산하고,상기 가중치 데이터의 빈도수에 기초하여, 상기 테스트 데이터에 대한 거짓 데이터 가중치를 계산하는, 인공 신경망 학습 장치
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