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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 봄 학술발표논문집 제21권 제1호
발행연도
1994.4
수록면
901 - 904 (4page)

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신경망의 학습 방법으로 쓰이는 알고리즘은 여러가지가 있으나, 다층구조를 갖는 신경망의 대표적인 학습 방법으로는 역전도 알고리즘이 사용된다. 역전도 알고리즘은 화상처리, 음성인식, 패턴인식 등에 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 여러가지 문제점을 가지고 있다. 특히 학습하는 데 많은 시간을 소비한다는 점과 오차의 함수가 지역 최소치로 수렴하는 단점들이 있다.
본 논문에서는 역전도 알고리즘의 학습 시간을 줄이기 위해 활성화 함수 기울기를 전체 오류에 따라 적절히 변화시켜 학습의 수렴속도를 최대로 하는 방법에서 발생하는 오차함수의 지역 최소 상태로 빠지는 문제점을 가중치의 그 변화량을 적절히 변화시켜 해결하는 방법을 제안한다.

목차

요약

1. 서론

2. 역전도 알고리즘

3. 가중치 변화량을 이용한 지역 최소점 탐색 및 해결 방안

4. 실험 및 결과 고찰

5. 결론

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