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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.11
- 수록면
- 41 - 53 (13page)
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본 연구에서는 인공신경망 Multilayer perceptron(이하 MLP)에서의 학습 후 결과에 대해 자동적으로 내부 파라미터를 수정하여 재학습 시키는 방안을 연구하였다. 인공신경망 구현을 위한 방법 중 하나로 MLP 방법을 많이 이용하게 된다. 보통 인공신경망을 학습데이터로 학습 후 실험데이터로 실험 후 해당 인공신경망에 대해 받아들이고 사용하게 된다.
하지만 꼭 올바른 값이 바로 학습되어 나오는 경우만 있는 것은 아니다. 그러한 경우 사람의 경우에는 올바른 값을 받고자 신경망을 구현하는데 사용된 인자의 값을 각각 바꾸어 가며 최대한 원하는 값에 근접한 답을 찾게 되는데, 이 과정을 LISP언어 계열인 Clojure를 이용하여 사람이 인자를 조정한 것과 같은 답을 찾을 수 있도록 자동화 하고자 한다.
하지만 꼭 올바른 값이 바로 학습되어 나오는 경우만 있는 것은 아니다. 그러한 경우 사람의 경우에는 올바른 값을 받고자 신경망을 구현하는데 사용된 인자의 값을 각각 바꾸어 가며 최대한 원하는 값에 근접한 답을 찾게 되는데, 이 과정을 LISP언어 계열인 Clojure를 이용하여 사람이 인자를 조정한 것과 같은 답을 찾을 수 있도록 자동화 하고자 한다.
목차
〈초록〉
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인공신경망 설계
Ⅳ. 자동화 구현
Ⅴ. 실험 및 논의
Ⅵ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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