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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제33권 제12호
발행연도
2006.12
수록면
999 - 1,007 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2006

은닉노드 목표 값을 가진 2개 층 신경망의 분리학습 알고리즘
최범기 ,  이주홍 ,  박태수 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2006.12 학술저널
은닉노드의 목표 값을 가진 2개 층 신경망의 분리학습 알고리즘
최범기 ,  이주홍 ,  박태수 한국정보과학회 학술발표논문집 2006.06 학술대회자료

초록· 키워드

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역전파 학습 방법은 속도가 느리고, 지역 최소점이나 고원에 빠져 수렴에 실패하는 경우가 많다고 알려져 있다. 이제까지 알려진 역전파의 대체 방법들은 수렴 속도와 변수에 따른 수렴의 안정성 사이에서 불균형이라는 대가를 치루고 있다. 기존의 전통적인 역전파에서 발생하는 위와 같은 문제점 중, 특히 지역 최소점을 탈피하는 기능을 추가하여 적은 저장 공간으로 안정성이 보장되면서도 빠른 수렴속도를 유지하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 전체 신경망을 은닉층-출력층(hidden to output)을 의미하는 상위연결(upper connections)과 입력층-은닉층(input to hidden)을 의미하는 하위연결(lower connections) 2개로 분리하여 번갈아 훈련을 시키는 분리 학습방법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 classification 문제에 적용한 실험 결과에서 보듯이 전통적인 역전파 및 기타 개선된 알고리즘에 비해 계산량이 적고, 성능이 매우 좋으며 높은 신뢰성을 보장한다.
#역전파 #분리학습 #은닉노드 #지역 최소점 #backpropagation #separate learning #hidden-nodes #local minima

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 분리 학습 방법
3 실험 및 평가
4. 결론
참고문헌

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - McCulloch, W.S / 1962 / A logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity : 115 ~ 133 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Rosenblatt F / 1962. / Principle of Neurodynamics google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Rumelhart, D.E / 1986. / Learning Internal Representations by Error propagation 1 (8) google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Parker D.B / 1985. / Learning Logic google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Kolen, J. F / 1990. / Back Propagation is Sensitive to Initial Conditions : 269 ~ 280 google schola

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