뉴런 구조에 의한 고속화된 오류 역전파 알고리즘

김광백; 신중필; 차의영

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저자정보: 김광백 신중필 차의영

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 가을 학술발표논문집 제19권 제2호

발행연도: 1992.10

수록면: 1,061 - 1,064 (4page)

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오류 역전파 학습방법은 신경회로망의 학습 모델에서 가장 널리 사용되고 있는 학습 모델이지만 생리학적 구조와의 차이점과 지역 최소화(Local minima)에 빠질 가능성 및 학습 속도가 느리다는 단점이 있다.
본 논문에서는 생리학적 뉴런 구조를 분석하여 뉴런 구조에 의한 지역 최소화 문제와 학습 속도를 개선시키는 방법을 제시하고자 한다. 제안된 방법으로 신경회로망에서 벤치마크로 사용되는 XOR 문제, Parity 3 문제 및 현실적인 문제의 응용을 위해 한글 자모음 인식에 적응시켜 보았다. 실험 결과 지역 최소화에 빠질 가능성이 줄었으며 학습 속도 또한 많은 향상을 보였다.

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