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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1990년도 봄 학술발표논문집 제17권 제1호
발행연도
1990.4
수록면
441 - 444 (4page)

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신경망 모델은 학습 기능을 가지고 있기 때문에 기존의 계산 방식으로는 처리하기 어려운 많은 문제들에 대하여 해결 방법을 제공하지만, 신경망의 특성을 결정하는 여러 파라메터의 설정이 어렵기 때문에 try-and-error 방식의 시뮬레이션을 통하여 원하는 구조를 만들어야 하며, 또한 많은 뉴론과 연결선을 가진 신경망의 경우 학습 자체에도 많은 시간이 걸린다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 완전히 연결된 다단계 신경망 모델을 분산 메모리 다중 처리기 시스템에 사상시키는 방법과, 이 시상 방법에 기초한 분산 역전도 학습 알고리즘을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 또한 이런 병렬 시뮬레이션 방법에 바탕을 두어 빠른 학습 속도를 제공하며, 신경망 모델의 여러 파라메터를 대화형으로 쉽게 바꿀 수 있는 신경망 모델 병렬 시뮬레이션 시스템 PANSi를 개발하였다.

목차

요약

Ⅰ. 소개

Ⅱ. 다단계 신경망 모델의 병렬 시뮬레이션 방법

Ⅲ. 신경망 모델 병렬 시뮬레이션 시스템 : PANSi

Ⅳ. 결론 및 앞으로의 여구 방향

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