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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(A)
- 발행연도
- 2006.10
- 수록면
- 39 - 42 (4page)
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뉴럴네트워크에서 학습은 에러를 줄이는 방법으로 구현 된다. 이 때 parameter 공간에서 Risk function 은 multi-minima potential 로 표현 될 수 있으며 우리의 목적은 global minimum weight 좌표를 얻는 것이다. 이전의 연구로는 Attouch et al. 의 damped oscillator 방정식을 이용한 방법이 있고, Qian 의critically damped oscillator 를 통한 steepest descent 의 momentum 과 learning parameter 유도가 있다. 우리는 이 두 연구를 참고로 manifold 상에서 최단 경로인 geodesic 을 Newton 역학의 Lagrangian 에 적용함으로써 adaptive steepest descent 학습법을 얻었다. 우리는 이 새로운 방법을 Rosenbrock 과 Griewank 포텐셜들에 적용하여 그 성능을 알아 본다.
목차
요약
1. 서론
2. 2차의 adaptively damped oscillator 방정식의 유도
3. Adaptively damped oscillator 의 수렴성
4. 1차의 adaptive steepest descent 규칙 유도
5. Adaptive steepest descent 규칙의 global minimum 탐색 문제에의 적용
6. 결론
감사의 글
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