유전자알고리즘을 이용한 시그모이드 활성화 함수 파라미터의 최적화와 이중나선 문제의 입력공간 패턴인식 분석

이상화

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이상화 (서원대학교)

저널정보: 한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제4호

발행연도: 2010.4

수록면: 10 - 18 (9page)

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본 논문에서는 유전자알고리즘을 이용한 시그모이드 활성화 함수 파라미터의 최적화와 이중나선기준문제(two spirals benchmark problem)의 입력공간 패턴인식 상태를 분석 한다. 실험을 위하여 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘(Cascade Correlation learning algorithm)을 이용한다. 첫 번째 실험에서는 기본적인 시그모이드 활성화 함수를 사용하여 이중나선 문제를 분석하고, 두 번째 실험에서는 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)의 파라미터 값이 서로 다른 함수를 사용하여 8개의 풀을 구성한다. 세 번째 실험에서는 시그모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻고 이 파라미터 값들이 적용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용된다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선의 형태를 보여준다.

#캐스케이드코릴레이션 알고리즘 #활성화함수 #시그모이드함수 #이중나선 문제 #Cascade Correlation Algorithm #Activation Function #Sigmoid Function #Two Spirals Problem

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이중나선문제(Two spirals problem)
Ⅲ. 기본 시그모이드 활성화 함수를 사용한 실험
Ⅳ. 다양한 변형된 시그모이드 활성화 함수를 사용한 실험
Ⅴ. 유전자 알고리즘을 이용한 최적화
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
참고문헌
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1. [학술지(정기간행물)] - F. Dandurand / 2007 / A systematic comparison of flat and standard cascade-correlation using a student-teacher network approximation task / Connection Science 19 (3) : 223 ~ 244

2. [기타자료] - S. E. Fahlman / 1990 / The cascade- correlation learning architecture / Advances in Neural Information Processing Systems

3. [기타자료] - S. E. Fahlman / 1991 / The Recurrent Cascade- Correlation Architecture / Advances in Neural Information Processing Systems

4. [학술대회논문] - X. Z Gao / 2008 / A novel hybrid optimization method with application in Cascade-Correlation neural network training / Proceedings, 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems : 793 ~ 800

5. [학술지(정기간행물)] - B. Hammer / 2005 / Universal approximation capability of cascade correlation for structures / Neural Computation 17 (5) : 1109 ~ 1159

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