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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1993년도 봄 학술발표논문집 제20권 제1호
발행연도
1993.4
수록면
851 - 854 (4page)

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본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층구조 신경망이 고려되었다. 다층구조 신경망에서 널리 사용되는 오류 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 지도학습에 비지도학습을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가생성(self-generation)하는 self-organized 오류 역전파 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART를 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식이 적용되었다. 제안된 학습 방법으로 실험한 결과 표준 오류 역전파 학습 방법보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체현상이 개선됨을 보였다.

목차

요약

Ⅰ. 서론

Ⅱ. Self - organized 오류 역전파 학습 방법

Ⅲ. 실험 및 결과

Ⅳ. 결론 및 연구 방향

참고문헌

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