메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1997년도 봄 학술발표논문집 제24권 제1호(B)
발행연도
1997.4
수록면
329 - 332 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

이 논문의 연구 히스토리 (2)

1998

신경망 학습에서 국부적 최적해 탈출을 위한 확률적 교환
김삼근 ,  민창우 ,  김명원 정보과학회논문지(B) 1998.01 학술저널

1997

신경망 학습에서 가중치 교란에 의한 국부적 최적해 탈출
김삼근 ,  민창우 ,  김명원 한국정보과학회 학술발표논문집 1997.04 학술대회자료

초록· 키워드

오류제보하기
다층 퍼셉트론(multilayer perceptron)의 학습 방법인 오류 역전파(error backpropagation) 알고리즘은 오차를 최소화하기 위한 전략으로 오차 표면의 기울기를 이용하는 경사하강법을 사용한다. 임의로 가중치를 초기화한 후 오류 역전파 알고리즘을 통해 학습을 진행시키면 각각의 은닉 노드가 패턴 공간에서 하나의 특징을 추출하는 역할을 하게 된다. 따라서 오류 역전파 알고리즘은 전역적 최적해에 수렴했을 때뿐만 아니라 국부적 최적해에 수렴했을 때에도 많은 은닉 노드들이 유효한 ‘feature detector'일 수 있다고 판단할 수 있다. 즉, 오류 역전파 학습의 중요한 특성은 학습이 진행되어 감에 따라 각 은닉 노드를 입력 패턴들의 특징을 구분해 주는 하나의 기능적 단위로 간주할 수 있게 한다. 이러한 특성을 이용하여 국부적 탐색에서 매우 효율적인 경사하강법과 가중치 교란을 결합함으로써 전역적 최적해를 찾을 수가 있다. 제안된 알고리즘은 먼저 오류 역전파 알고리즘으로 학습을 수행하다가 오류 역전파 알고리즘이 국부적 최적해에 수렴하게 되면 국부적 최적해를 유발 시키는 은닉 노드들의 가중치를 교란시킴으로써 전역적 최적해를 탐색하는 알고리즘이다. 시뮬레이션을 통하여 벤치마크 문제들인 4-비트 패리티(4-bit parity) 문제와 “horseshoes" 문제에 적용한 결과 제안도니 재초기화 방법이 매우 효율적임을 알 수 있었다.

목차

요약

1. 서론

2. 은닉 노드의 기능적 단위

3. 가중치 교란에 의한 국부적 최적해 탈출 ( Weight Perturbation for Escaping Local Minima)

4. 실험 결과

5. 결론 및 향후 연구방향

참고 문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

오류역전파신경망을 이용한 체결요소의 신뢰성 평가
도재혁 ,  주민호 ,  이종수 대한기계학회 춘추학술대회 2017 .05
신경망을 이용한 자동 작곡 시스템 구현
김윤호 ,  이주신 한국정보전자통신기술학회 논문지 2013 .09
신경망 기반의 멜로디 작곡법
조재영 ,  김윤호 한국정보전자통신기술학회 논문지 2008 .12
대중감성 유도를 위한 강화학습 기반 감각자극 조절시스템
김기훈 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2015 .06
빅데이터 기반 강화학습 알고리즘을 이용한 인공지능
홍광진 ,  강재원 ,  정기철 한국정보과학회 학술발표논문집 2015 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017976866