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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제5호
발행연도
2005.10
수록면
552 - 559 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2007

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2005

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권오신 한국지능시스템학회 논문지 2005.10 학술저널

초록· 키워드

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실시간 순환형 훈련 알고리즘(RTRL)과 같이 경사법에 의해 훈련되는 순환형 뉴럴 네트원(RNN)은 수렴속도가 매우 느린 단점을 지니고 있다. 이 알고리즘은 또한 오차 역전달 처리과정에서 결코 쉽지 않은 미분 계산을 필요로 한다. 본 논문에서는 완전하게 결합된 RNN의 훈련을 위하여 소위 언센티드 칼만필터라고 불리우는 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 시스템의 상태공간 상에서 표현하였다. 미분없는 칼만필터 훈련 알고리즘은 순환형 뉴럴 네트웍 훈련시 미분 계산 없이 매우 빠른 수렴속도와 좋은 추정 성능을 보여준다. 비선형 채널 등화 실험을 통하여 미분 없는 칼만필터 훈련 알고리즘을 이용한 RNN의 성능이 향상되었음을 보였다.
#Recurrent Neural Network #A Derivative Free Kalman Filter #Unscented Kalman Filter #Channel Equalization #Time-varying Channel

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 완전 결합된 순환신경망
3. 순환신경망에 대한 RTRL 알고리즘
4. 파라미터 추정을 위한 언센티드 칼만필터
5. 비선형 순환신경망 채널 등화기
6. 결론
참고문헌
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[학술지(정기간행물)] - / May2000 / New results on recurrent network traning IEEE Transactions on Neural Networks 11 : 697 ~ 709 google schola [학술지(정기간행물)] - / pp.267-278 / Using recurrent neural networks for adaptive communication channel equalization google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997.11 / Fast adaptive digital equalization by recurrent neural networks 45 : 2731 ~ 2739 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997.11 / A decision feedback recurrent neural equalizer as an infinte impulse response filter 45 : 2851 ~ 2858 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2002. / On modified complex recurrent neural network adaptive equalizer 11 (1) : 93 ~ 101 google schola

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