임팩트 팩터를 이용한 신경 회로망의 연결 소거 알고리즘

이하준; 정승범; 박철훈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이하준 정승범 박철훈

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제41권 제2호

발행연도: 2004.3

수록면: 77 - 86 (10page)

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일반적으로 작은 구조의 신경 회로망은 좋은 일반화 성능을 나타내지만 원하는 학습 목표까지 학습하기가 어려운 경향이 있다. 반면에 큰 구조의 신경 회로망은 학습 데이터는 쉽게 배우지만 일반화 성능이 좋지 않은 경향이 있다. 따라서 좋은 일반화 성능을 얻기 위한 일반적인 방법은 학습이 되는 한도 내에서 최소 구조의 신경 회로망 즉 최적 구조 신경 회로망을 찾는 것이다. 본 논문에서는 가중치의 제곱과 뉴런 출력의 분산의 곱으로 정의되는 임팩트 팩터(ImF: Impact Factor)를 이용한 새로운 연결 소거 알고리즘을 제안한다. 그리고 함수 근사화 문제에 적용하여 제안된 방법이 효율적임을 보인다.

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[학술지(정기간행물)] - S. Haykin / 1999. / Neural Networks: A Compre hensive Foundation

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[학술지(정기간행물)] - T. Y. Kwok, / May1997 / Constructive algorithm for structure learning in feedfor ward neural networks for regression pro blems 8 (3) : 630 ~ 645

[학술지(정기간행물)] - A. P. Engelbrecht / Nov.2001 / A new pruning heuristic based on variance analysis of sensitivity in formation 12 (6) : 1386 ~ 1399

[학술지(정기간행물)] - H. Lee, / Nov.2002 / A pruning algori thm of neural networks using impact factor regularization 5 : 2605 ~ 2609

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