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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제11권 제3호
발행연도
2006.7
수록면
107 - 115 (9page)

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본 논문에서는 캐스케이드 코릴레이션 학습 알고리즘을 위한 새로운 클래스의 활성화 함수를 소개한다. 이 함수는 코사인으로 모듈화된 가우스 함수로서 편의상 이 활성화 함수를 코스가우스(CosGauss) 함수라고 칭하기로 한다. 이 함수는 기존의 시그모이드 함수(sigmoidal function), 하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function), 가우스 함수(gaussian function)에 비해서 등성이(ridge)를 더 많이 얻을 수 있다. 이러한 등성이들로 인하여 빠른 속도로 수렴하고 패턴인식 속도를 향상 시켜서 학습 능력을 향상시킬 수 있다. 캐스케이드 코릴레이션 네트워크에 이 활성화 함수를 사용하여 중요한 기준 문제(benchmark problem)의 하나인 이중나선 문제(two spirals problem)에 대하여 실험하여 다른 활성화 함수들과 결과 값을 비교하였다.
#시그모이드 함수(sigmoidal function) #하이퍼볼릭탄젠트 함수(hyperbolic tangent function) #가우스 함수(gaussian function) #코스가우스 함수 (cosine modulated gaussian function) #캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘
Ⅲ. 코스가우스 함수
Ⅳ. 파라미터 값 결정을 위한 실험
Ⅴ. 선택된 파라미터 값을 갖는 코스가우스 함수의 시각화 및 실험
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
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