캐스케이드-상관 학습 알고리즘의 패밀리

최명복; 이상운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 최명복 이상운

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제15권 제1호

발행연도: 2005.2

수록면: 87 - 91 (5page)

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Fahlman과 Lebiere의 캐스케이드-상관 (CC) 학습 알고리즘은 신경망의 구성 알고리즘에서 가장 널리 사용되는 것 중의 하나이며, 망에서 은닉 뉴런을 캐스케이드 형태로 취함으로서 매우 강력한 비선형을 표현할 수 있다. 비록 이 멱승이 유용할지 몰라도 대체로 문제를 푸는데는 강력한 비선형성이 요구되지 않으며 단점이 될 수도 있다. CC 알고리즘의 캐스케이드 구조 및 출력 뉴런의 가중치 훈련에 대한 변형된 형태인 3개 모델이 제안되고 경험적으로 비교되었다. 실험결과 다음과 같은 결론을 얻었다 : (1) 패턴분류에 있어서, 새로 추가되는 은닉 뉴런과 출력층간 연결강도만 훈련시키는 모델이 가장 좋은 예측력을 나타내었다; (2) 함수근사 문제에 있어서는 입력-출력 연결강도를 제거하고 시그모이드-선형 작동함수를 사용하는 모델이 CasCor 알고리즘보다 좋은 결과를 나타내었다.

#캐스케이드-상관 학습 알고리즘(Cascade-correlation learning algorithm) #구성 알고리즘(Constructive algorithm) #비선형성(Nonlinearity) #작동함수(Activation Function) #예측력(Predictability)

참고문헌 (9)

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[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Constructive Algorithms for Structure Learning in Feedforward Neural Networks for Regression Problems 8 (3) : 630 ~ 645

[학술지(정기간행물)] - / 1994. / Structural Adaptation and Generalization in Supervised Feed-forward Networks 1 (4) : 431 ~ 458

[학술지(정기간행물)] - / 1994. / Prediction Risk and Architecture Selection for Neural Networks : 147 ~ 165

[학술지(정기간행물)] - / 1990. / The Cascade- Correlation Learning Architecture : 525 ~ 532

[학술지(정기간행물)] - / 1997. / Investigation of the CasCor Family of Learning Algorithms 10 (5) : 885 ~ 896

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이상운

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