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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제15권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
57 - 63 (7page)

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Levenberg-Marquardt 알고리즘에서 감쇠 파라미터는 오류역전파 학습과 Gauss-Newton 학습의 스위치 역할을 하며 학습 속도에 영향을 준다. 이런 감쇠 파라미터를 고정시키는 것은 오차 함수의 진동을 유발하고 학습 속도를 감소시킨다. 따라서 본 논문은 오차 함수의 변화 과정을 참조하여 감쇠 파라미터를 가변적으로 적용하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오차의 변화량이 크면 감쇠 파라미터를 크게, 오차의 변화량이 작으면 감쇠 파라미터를 작게 조정한다. 이것은 모멘텀과 유사한 역할을 하여 학습 속도를 향상시킨다. 제안된 방법의 검증을 위한 실험으로는 iris 분류 문제와 wine 분류 문제를 사용하였다. 제안된 방법은 iris 분류 문제에서는 67% 학습에서, wine 분류 문제에서는 78% 학습에서 학습 속도가 향상되었으며 기존 방법과 비교하여 오차의 진동도 적은 것을 확인할 수 있었다.
#오류역전파학습 #Levenberg-Marquardt 학습 #Damping Parameter #Variable Decay Rate

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1. [단행본] - D.E.Rumelhart / 1986 / Parallel Distributed Processing / MIT Press : 318 ~ 362 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - 김광백 / 2007 / 퍼지 신경망을 이용한 자동차 번호판 인식 시스템. / 한국컴퓨터정보학회논문지 12 (5) : 313 ~ 320 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - John Moody / 1989 / Fast Learning in Networks of Locally-Tuned Processing Units / Neural Computation 1 : 281 ~ 294 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - T.P.Vogal / 1988 / Accelerating the convergence of the backpropagation method / Biological Cybernetics 59 : 256 ~ 264 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - T.Tollenaere / 1990 / SuperSAB:Fast adaptive back propagation with good scaling properties / Neural Networks 3 (5) : 561 ~ 573 google schola

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