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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이태승 (한국항공대학교 항공전자공학과) 이백영 (한국항공대학교 항공전자공학과) 황병원 (한국항공대학교 항공전자공학과)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제21권 제5호
발행연도
2002.1
수록면
430 - 437 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2002

패턴인식에서 온라인 오류역전파 알고리즘의 학습속도 향상방법
이태승 ,  황병원 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.04 학술대회자료
음성처리에서 온라인 오류역전파 알고리즘의 학습속도 향상방법
이태승 ,  이백영 ,  황병원 한국음향학회지 2002.01 학술저널

초록· 키워드

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다층신경망 (MLP: multilayer perceptron)은 다른 패턴인식 방법에 비해 여러 가지 훌륭한 특성을 가지고 있어 음성인식 및 화자인식 영역에서 폭넓게 사용되고 있다. 그러나 다층신경망의 학습에 일반적으로 사용되는 오류역전파 (EBP: error backpropagation) 알고리즘은 학습시간이 비교적 오래 걸린다는 단점이 있으며, 이는 화자인식이나 화자적응과 같이 실시간 처리를 요구하는 응용에서 상당한 제약으로 작용한다. 패턴인식에 사용되는 학습데이터는 풍부한 중복특성을 내포하고 있으므로 패턴마다 다층신경망의 내부변수를 갱신하는 온라인 계열의 학습방식이 속도의 향상에 상당한 효과가 있다. 일반적인 온라인 오류역전파 알고리즘에서는 가중치 갱신 시 고정된 학습률을 적용한다. 고정 학습률을 적절히 선택함으로써 패턴인식 응용에서 상당한 속도개선을 얻을 수 있지만, 학습률이 고정된 상태에서는 학습이 진행됨에 따라 학습에 기여하는 패턴영역이 달라지는 현상에 효과적으로 대응하지 못하는 문제가 있다. 이 문제에 대해 본 논문에서는 패턴의 기여도에 따라 가변 하는 학습률과 학습에 기여하는 패턴만을 학습에 반영하는 패턴별 가변 학습률 및 학습생략 (COIL: Changing rate and Omitting patterns in Instant Learning)방법을 제안한다. 제안한 COIL의 성능을 입증하기 위해 화자증명과 음성인식을 실험하고 그 결과를 제시한다.
#다층신경망 #오류역전파 알고리즘 #고속 학습 알고리즘 #화자증명 #음성인식 #패턴인식 #Multilayer perceptron #Error backpropagation #Fast learning algorithm #Speaker verification #Sheech recognition #Fatten recognition

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