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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2001.11
- 수록면
- 26 - 37 (12page)
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일반적인 역전파 알고리즘의 여러 가지 문제점들을 개선하기 위하여 활성화 함수의 이득을 퍼지 로직 시스템을 이용하여 자동 조절하는 방식을 제안하였다. 퍼지 로직 시스템을 구성하기 위하여 먼저 활성화 함수의 이득의 변화가 학습율, 연결강도, 바이어스 등의 변화와 등가인 관계를 조사하였다. 퍼지 로직 시스템의 입력은 마지막층에 대한 오차의 감도와 은닉층에 대한 오차의 평균 감도를 사용하였고, 출력은 활성화 함수의 이득을 사용하였다. 제안한 방식과 일반적인 역전파 알고리즘을 패리티 문제, 함수 근사화 문제 및 패턴 인식 문제등에 대하여 시뮬레이션하여 비교 검토한 결과 수렴비, 평균 학습 반복수, 정밀도 및 새로운 입력에 대한 원하는 오차 범위의 출력을 얻는 등의 성능이 개선됨을 알았다.
목차
1. 서론
2. 활성화 함수의 이득과 학습율, 연결강도 및 바이어스 사이의 관계
3. 퍼지 논리를 이용한 시그모이드 함수의 이득 자동 조절 방식
4. 시뮬레이션
5. 결론
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