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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제4호
발행연도
2006.4
수록면
440 - 448 (9page)

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자기 조직화 신경망 (SOM: Self-Organizing Map)은 자율 학습 신경망으로 사전 지식이 존재하지 않는 자료에 존재하는 구조적 관계성을 보전하는데 이용된다. 자기 조직화 신경망은 벡터 양자화, 조합 최적화, 패턴 인식과 같은 복잡한 문제 해결을 위한 연구에 많이 이용되어 왔다. 이 논문에서는 좀더 효율적인 유전 알고리즘을 얻기 위한 스키마 변환 도구로서 자기 조직화 신경망을 이용하는 새로운 사용법에 대해서 제안한다. 즉, 각 자식해는 탐색 공간에서 좀더 바람직한 모양을 가지는 동질의 인공 신경망으로 변환된다. 이 변환으로 인해 강한 상위(epistasis)를 가지는 유전자들은 염색체 상에서 서로 인접하게 되는 것이다. 실험 결과는 기존 결과에 비해서 주목할만한 성능 개선이 있음을 보여준다.
#자기 조직화 신경망 #유전 알고리즘 #순환 신경망 #동질 신경망 #변환 #Self-Organizing Map #Genetic Algorithm #Recurrent Neural Network #Isomorphic Neural Network #Transformation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. 동질 신경망으로의 변환
4. 인공 신경망 최적화를 위한 유전 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (23)

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[학술지(정기간행물)] - S. Haykin / 1999. / Neural Networks: A Comprehensive Foundation google schola [학술지(정기간행물)] - A. F. James / 1994. / Neural Networks, Algorithms, Applications, and Programming Techniques google schola [학술지(정기간행물)] - A. Grauel / 1998. / Mapping of dynamical systems by recurrent neural networks in an evolutionary algorithm approach. 1 : 470 ~ 476 google schola [학술지(정기간행물)] - R. Jeff / 1998. / An evolutionary approach to training feedforward and recurrent neural networks : 596 ~ 602 google schola [학술지(정기간행물)] - V. Patridis / 1998. / A hybrid neural-genetic multimodel parameter estimation algorithm. : 862 ~ 876 google schola

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