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논문 기본 정보

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저자정보
박재흥 (경상대학교) 김호 (경상대학교) 서영건 (경상대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제6호
발행연도
2019.6
수록면
1,235 - 1,241 (7page)
DOI
10.9728/dcs.2019.20.6.1235

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딥러닝은 기계학습의 일종으로, 입력값과 결과값 사이의 적당한 함수를 역전파 알고리즘을 통해 구한다. 그러나 딥러닝은 훈련값의 패턴에 대해 추론하기보단 훈련값을 외우려는 현상이 짙고, 이는 훈련값에서 벗어난 데이터에 대해선 추론능력이 크게 떨어지는 오버핏(overfit) 현상을 보인다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 실수 공간의 입력값과 출력값을 부울 공간으로 한정시킴으로써 문제를 해결하려는 Discrete Arithmetic Neural Networks (DANN)라는 알고리즘을 제시한다. DANN은 입력값과 출력값이 부울 공간으로 한정될 수 있는 경우, 부울 대수만을 이용하여 딥러닝을 설계할 수 있음을 보인다. 다만 부울 대수만으로는 역전파 알고리즘을 구현할 수 없으므로, 실수(float)를 적절히 이용하여 부울 연산을 모방한다. 결과적으로 이것이 부울 공간을 사용했을 때 LSTM 등 기존의 딥러닝 알고리즘을 사용했을 경우보다 성능이 우수함을 보인다.
#DANN #이산 산술 신경망 #딥 러닝 #기계 학습 #부울 공간 #Discrete Arithmetic Neural Networks #Deep Learning #Machine Learning #Boolean Space

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 연구 방법
Ⅲ. 이산 산술 신경망 설계
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (10)

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Yann Lecun / 2015 / Deep learning / Nature 521:436~444 google schola Nitich Srivastava / 2014 / Dropout : A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting / Journal of Machine Learning Research 15:1929~1958 google schola Andrew Trask / 2018 / Neural Arithmetic Logic Units google schola Saito Goki / 2017 / ReLU, Deep Learning from Scratch :76 google schola Himanshu Sharma / Activation Functions : Sigmoid, ReLU, Leaky ReLU and Softmax basics for Neural Networks and Deep Learning google schola

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