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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제9권 제2호
발행연도
1998.12
수록면
345 - 355 (11page)

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다층전방향 신경망을 학습시키기 위해 역전파 알고리즘이 널리 사용되고 있으나 이 알고리즘은 긴 훈련시간, 극소점 문제, 이상치에 민감하다는 단점을 가지고 있다. 한편 실제문제에서는 많은 경우에 자료에 과대 오차와 이상치가 포함되게 된다. 따라서 과대 오차에 민감하지 않고, 이상치의 영향을 최소화시키는 로버스트 역전파 알고리즘의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 기존의 두 종류의 로버스트 역전파 알고리즘을 이론적으로 비교하고 비선형 회귀함수 추정과 문자인식과 같은 패턴인식 문제에 적용하여 실험 결과를 분석한다. 그리고 향후 연구과제로 신경망 학습을 위해 베이지안 기법의 사용을 제안한다.

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