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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 1996.9
- 수록면
- 950 - 962 (13page)
이용수
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최근 다충 신경회로망이 비선형 신호처리 분야에서 많이 응용되고 있다. 특히 시계열 예측에서 신경회로망은 기존의 통계적 방법보다 좋은 결과를 보이고 있다. 여러 가지의 예측용 신경회로망이 연구되고 있는데 그 중에 FIR(finite impulse response) 신경회로망 모델은 FIR필터의 특성을 이용한 FIR 연결방식을 가지는 신경회로망의 모델이다. FIR 신경회로망은 비선형 자기회귀를 잘 구현한 모델이며, 시계열 예측에 좋은 결과를 보이고 있다. 그러나, 이 모델도 역시 추계적 오류 역전파 학습 알고리듬을 이용하고 있어 학습 속도가 무척 느리며 때에 따라선 최소의 비용 함수(cost function)값이 나오지 않는다.
한편 전방향 신경회로망을 위한 계층별 학습(Optimization layer by layer) 알고리듬은 학습 속도 및 예측 정확도에서 다른 알고리듬보다 좋은 결과를 보이고 있는데, 이 학습 알고리듬은 계층별로 뉴런의 비선형성을 선형화하여 비용 함수의 값을 최소화시킨다.
본 논문에서는 FIR 모델에 적합한 계층별(Optimization layer by layer) 학습 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 FIR-OLL 학습 알고리듬도 비선형 활성화 함수를 선형화시키고, 이 선형화에 바탕을 두고 뉴런 간의 FIR 연결을 고려하면서 계층별로 비용 함수를 최소화시킨다.
실험 결과 제안된 학습 알고리듬은 과학습(overtraining)과 지역적 최소값(local minimal) 및 느린 학습 속도라는 단점을 가진 기존의 추계적 경사 추적법(stochastic gradient descent) 방법보다 월등하게 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인했다.
한편 전방향 신경회로망을 위한 계층별 학습(Optimization layer by layer) 알고리듬은 학습 속도 및 예측 정확도에서 다른 알고리듬보다 좋은 결과를 보이고 있는데, 이 학습 알고리듬은 계층별로 뉴런의 비선형성을 선형화하여 비용 함수의 값을 최소화시킨다.
본 논문에서는 FIR 모델에 적합한 계층별(Optimization layer by layer) 학습 알고리듬을 제안하고자 한다. 제안된 FIR-OLL 학습 알고리듬도 비선형 활성화 함수를 선형화시키고, 이 선형화에 바탕을 두고 뉴런 간의 FIR 연결을 고려하면서 계층별로 비용 함수를 최소화시킨다.
실험 결과 제안된 학습 알고리듬은 과학습(overtraining)과 지역적 최소값(local minimal) 및 느린 학습 속도라는 단점을 가진 기존의 추계적 경사 추적법(stochastic gradient descent) 방법보다 월등하게 좋은 결과를 얻을 수 있음을 확인했다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. FIR 신경회로망 모델의 개요
3. 제안된 FIR 신경회로망의 계층별 학습 알고리듬
4. 성능 실험
5. 결론
참고문헌
부록
저자소개
참고문헌 (0)
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