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Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제20권 제5호
발행연도
1993.5
수록면
656 - 662 (7page)

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본 논문에서는 오류 역전파 학습 규칙이 지니고 있는 여러가지 문제점들 중의 하나인 학습 마비 현상을 피할 수 있는 새로운 오류 역전파 학습 알고리즘을 제안한다. 또한 학습 규칙의 수정이 오류 함수와 인식 능력에 미치는 영향을 분석하였다. 새로운 학습 규칙은 표준 오류 역전파 학습 규칙의 델타 계산을 수정하여 유도하였으며 이것은 잘못된 포화상태를 피하게 하므로서 학습 마비 현상을 해결한다. 그러므로 빠르게 수렴하게 된다. 또한 학습규칙의 변경이 인식 능력에 미치는 영향을 오류 함수를 통해 분석하므로서 오류 함수가 학습과 인식에 미치는 효과를 보였다. 실험결과 새로운 역전파 학습 알고리즘의 수렴속도와 인식능력이 개선된 것으로 나타났다.

목차

요약

ABSTRACT

1. 서론

2. 오류 역전파 학습규칙

3. 학습 마비 현상

4. 오류 역전파 학습규칙의 개선

5. 오류 함수(Error Measure Function)의 유도

6. 실험 및 토의

7. 결론

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부록

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