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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 전종준
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 서울시립대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수49
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온라인 학습은 자료가 실시간으로 혹은 배치 단위로 축적되는 상황에서 주어진 목적함수의 해를 계산하는 방법을 말한다. 온라인 학습 알고리즘 중 배치를 이용한 확률적 경사 하강법 (stochastic gradient decent method)은 가장 많이 사용되는 방법 중 하나다. 이 방법은 구현이 쉬울 뿐만 아니라 자료가 동질적인 분포를 따른다는 가정 하에서 그 해의 성질이 잘 연구되어 있다. 하지만 자료에 특이값이 있거나 임의의 배치가 확률적으로 이질적 성질을 가질 때, 확률적 경사 하강법이 주는 해는 큰 편이를 가질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 비정상 배치 (abnormal batch)가 있는 자료 하에서 효과적으로 온라인 학습을 수행할 수 있는 수정된 경사 하강 알고리즘 (modified gradient decent algorithm)을 제안하고, 그 알고리즘을 통해 계산된 해의 수렴성을 밝혔다. 뿐만 아니라 간단한 모의 실험을 통해 제안한 방법의 이론적 성질을 실증하였다.
목차
1. 서론 12. 본론 42.1 제안 알고리즘 42.2 성질 73. 모의 실험 124. 결론 15참고 문헌 16부록 18영문 초록 22
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