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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제11호
발행연도
1997.11
수록면
1,211 - 1,219 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1997

함수 근사와 분류를 위한 효율적인 프로덕트 유닛 신경망의 진화
김삼근 ,  민창우 ,  김명원 정보과학회논문지(B) 1997.11 학술저널

1996

유전알고리즘을 이용한 효율적인 프로덕트 유닛 신경망의 학습 ( Learning Efficient Product Unit Neural Networks with Genetic Algorithm )
김삼근 ,  민창우 ,  김명원 대한전자공학회 학술대회 1996.01 학술대회자료

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유전알고리즘은 지역최소치에 빠지는 것을 피하게 해주는 특성을 지니고 있어서 일반적으로 복잡한 응용분야를 학습하는데 효율적이라고 알려져 있다. 또한 목적함수가 미분가능해야 한다는 조건을 요구하지 않으므로 적용분야가 넓다.
본 논문에서는 함수 근사를 위하여 유전알고리즘을 이용한 프로덕트 유닛 신경망(PUNN)을 진화시키는 방법을 제안한다. 다항식 표현을 위하여 프로덕트 트리(product tree)를 이용하는데, 이 트리는 프로덕트 유닛들과 시그마 유닛들로 구성된 트리 모양의 신경망이다. 프로덕트 트리에서 프로덕트 유닛은 입력값들에 의한 하나의 항을 표현해 주는 반면에 시그마 유닛은 들어오는 값들의 선형합을 의미한다. 유전알고리즘에 의한 진화와 단순한 트리를 복잡한 트리보다 좋게 평가하는 MDL 원칙을 적용함으로써 최적의 구조와 크기를 갖는 신경망이 얻어질 수 있다.
시뮬레이션에 의하여 여러 가지 함수 근사 문제와 Iris 데이타 분류 문제에 적용한 결과 MLP보다 PUNN을 이용한 제안한 방법이 더 좋은 성능을 보였다. 실험 결과로 보아 PUNN을 이용한 방법은 여러 가지 함수 근사와 분류 문제에 효율적임을 알 수 있다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 유전알고리즘을 이용한 프로덕트 유닛 신경망

3. 실험 결과

4. 결론

참고문헌

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