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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
768 - 771 (4page)

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오류역전파는 학습속도가 느리고 수렴 문제 및 지역최소화에 빠질 우려가 있다는 단점을 가지고 있다. 그리고 비선형 최적화 입장에서 단순한 경사추적 기법을 사용하기 때문에 크기가 복잡도가 큰 응용에 적용하면 학습시간이 길어지고 인식률이 크게 떨어지는 단점이 있다. 그러한 문제의 원인은 학습률과 활성화 함수의 기울기가 상수라는 점이다.
본 논문에서는 퍼지 추론에 의하여 오류역전파 학습 알고리즘의 학습률을 동적으로 변화시켜 학습속도를 개선시킨다. 그리고, 현재 상태의 학습률을 피드백(feedback) 시켜서 학습률이 무한정 커지거나 음수값을 가질 수 있는 경우를 방지하였고, 초기 학습률에 영향을 거의 받지 않도록 하였다. 실험은 신경회로망에서 벤치마크로 사용되는 Parity 3문제에 적용시켰다. 실험 결과 학습 시간이 상당히 감소되었고 지역최소화 문제도 어느 정도는 극복되었다.

목차

요약

1. 서론

2. BP 알고리즘과 퍼지 제어 시스템

3. 퍼지 제어 오류역전파 학습 알고리즘

4. 실험 및 결과 분석

5. 결론 및 향후 연구방향

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