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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조명원 (성신여자대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제71권 제7호
발행연도
2021.7
수록면
579 - 592 (14page)

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신경망 이론에서 헤비안 규칙은 신경망의 자발적 비지도 학습을 설명하는 기본 원리이다. 하지만 시냅스의 장기강화만을 고려하는 단순한 헤비안 규칙은 한계가 많기 때문에 이를 극복하기 위해 여러 수정된 형태의 헤비안 규칙들이 제안되어 왔다. 완성된 형태의 수정 헤비안 규칙은 대뇌와 같이 복잡한 신경계에서 안정적으로 이루어지는 고차적인 비지도 학습 과정을 설명할 수 있어야 하지만 지금까지 제안된 규칙들은 한계가 많아서 간단한 신경망 구조에서 매우 제한된 학습만 수행할 수 있다. 물리학적인 관점에서 본다면 보다 완성된 학습 이론은 임의의 복잡계에서 정보처리와 지적 능력이 어떻게 자발적으로 출현할 수 있는지를 보편적이고 기본적인 원리들을 기반으로 설명할 수 있어야 할 것이다. 이 논문에서 우리는 이전까지 제안된 수정 헤비안 규칙들의 특징들과 문제점들을 고찰한다. 자유에너지 원리가 신경망의 자발적 학습을 설명하기 위하여 여러 이론들에서 어떻게 반영되었는지를 둘러 보고, 그 한계를 다룬다. 끝으로 최근 새롭게 제안된 보존성 원리에 기반한 규칙이 신 경망 학습에 그러한 결함들을 어떻게 극복할 가능성이 있으며, 그 규칙이 가지는 어떠한 문제점들을 다룬다.
#Neural network learning #Hebbian rule #Free energy principle #Conservation principle #신경망 학습 #헤비안 규칙 #자유에너지 원리 #보존성 원리

목차

I. 서론
II. 학습 동역학 방정식
III. 억제적 연결에 의한 경쟁적 학습
IV. 규격화 규칙에 의한 억제와 경쟁
V. 엔트로피 원리에 기반한 경쟁적 학습
VI. 발화시간의존 가소성 규칙에 의한 경쟁
VII. 보존성 원리에 기반한 수정 규칙
VIII. 토의
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