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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 봄 학술발표논문집 제21권 제1호
- 발행연도
- 1994.4
- 수록면
- 905 - 908 (4page)
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Wang등이 제안한 퍼지 퍼셉트론은 일반화된 델타 규칙(generalized delta rule)을 사용한 학습 알고리즘이다. 이 퍼지 퍼셉트론 알고리즘은 비선형 함수로 threshold logic 함수를 사용하여 출력 노드의 출력값을 결정하기 때문에 결정 경계선이 진동하고 가중치의 변화에 민감하다. 그리고 복잡한 패턴에 대해서는 수렴성이 낮다.
본 논문에서는 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론의 단점을 개선하기 위해서 동적인 학습률과 바이어스를 사용하여 가중치 변화의 민감성을 감소시키고 비선형 함수인 sigmoid 함수를 사용하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하였다. 제안된 학습 방법과 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론과의 비교를 위해 신경망에서 벤치 마크로 사용되는 XOR 문제, PARITY 문제와 현실적인 문제에 적용하기 위해 영문자 인식에 적용하였다. 실험 결과 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론에 비해서 학습 속도와 수렴성이 향상되었다.
본 논문에서는 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론의 단점을 개선하기 위해서 동적인 학습률과 바이어스를 사용하여 가중치 변화의 민감성을 감소시키고 비선형 함수인 sigmoid 함수를 사용하여 결정 경계선이 진동하는 것을 방지하였다. 제안된 학습 방법과 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론과의 비교를 위해 신경망에서 벤치 마크로 사용되는 XOR 문제, PARITY 문제와 현실적인 문제에 적용하기 위해 영문자 인식에 적용하였다. 실험 결과 Wang이 제안한 퍼지 퍼셉트론에 비해서 학습 속도와 수렴성이 향상되었다.
목차
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 퍼지 퍼셉트론
Ⅲ. 바이어스를 이용한 퍼지 퍼셉트론
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론 및 연구 방향
참고 문헌
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