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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제23권 제7호
발행연도
1996.7
수록면
721 - 733 (13page)

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다층 신경망(MLN : Multi-Layer Neural network) 학습에 표준 역전파(BP:Back Propagation) 알고리즘을 사용하는 경우, 학습 속도가 매우 느리기 때문에, 속도를 개선하려는 많은 수정 알고리즘이 제안되었다. 이 논문에서는 BP 알고리즘의 학습 과정을 기하학적으로 분석하고, 이를 바탕으로 학습 속도를 개선하는 수정된 BP 알고리즘을 제안하였다. 수정 알고리즘에서는 최종 출력공간의 중점(center)벡터와 목표벡터와의 차이(difference)를 역전파하여, 연결 가중치 수정량을 효과적으로 정하도록 하였다. 또한, 대표적인 비선형 문제인 XOR 및 많은 연결을 갖는 7-세그먼트 표시 문제에 대하여, 제안된 알고리즘의 성능을 실험하고, 특징 및 개선 방향을 제시하였다.

목차

요약

Abstract

1. 개요

2. MLN의 구조 및 BP 알고리즘

3. 출력공간 중점과 목표의 차이벡터 역전파에 의한 BP 알고리즘의 학습속도 개선

4. 실험 결과 및 평가 분석

5. 결론

참고문헌

부록

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