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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
발행연도
2008.10
수록면
272 - 276 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2013

일반화 신경망의 개선된 학습 과정을 위한 최적화 신경망 학습률들의 효율성 비교
윤여창 ,  이성덕 응용통계연구 2013.10 학술저널

2008

신경망의 개선된 학습 과정을 이용한 구조인자들의 효과 비교
윤여창 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 연구에서는 Liu et al. [1]의 학습 알고리즘과 Wu와Zhang [2] 그리고 Gunaseeli와 Karthikeyan [3]의 초기 가중값의 범위 설정 및 초기화에 관한 연구 결과를 이용하여 일반화된 신경망을 구할 수 있는 개선된 학습을 제안한다. 그리고 개선된 학습 알고리즘을 이용한 신경망 학습을 통하여 초기 가중값에 따른 학습횟수 및 학습오차 등과 같은 구조인자들의 효과를 비교해 본다. 제시된 알고리즘을 이용한 학습에서 학습 초기에는 가장 단순한 학습 패턴과 은닉층을 적용하여 학습을 시작한다. 신경망 학습과정 중에 지역 최소값에 수렴되는 경우에는 가중값 범위 조정을 통하여 지역 최소값 문제를 해결하고, 지역 최소값으로부터 탈출이 용이하지 않으면 은닉노드를 점차적으로 하나씩 추가하면서 학습한다. 각 단계에서 새롭게 추가된 노드에 대한 초기 가중값의 선택은 이차계획법을 이용한 최적 처리절차를 이용한다. 최적 처리절차는 은닉층의 노드가 추가된 후의 새로운 신경망에서 학습횟수를 단순히 증가시키지 않아도 주어진 학습 허용오차를 만족시킬 수 있다. 본 연구에서 적용한 개선된 알고리즘을 이용하여 초기 가중값을 적절하게 적용하면 신경망 학습시의 수렴 정도를 높여주고 최소한의 단순 구조로 일반화된 신경망으로 추정할 수 있다. 이 결과와 함께 초기 가중값을 변화시키는 실험을 통하여 기존의 연구 결과와 비교하고 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

목차

요약
1. 서론
2. 개선된 학습 과정
3. 실험 및 분석
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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