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한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제15권 제3호
발행연도
2014.3
수록면
1,724 - 1,733 (10page)

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본 논문에서는 비모노톤함수(non-monotone function)인 CosExp(cosine-modulated symmetric Exponential function) 함수와 모노톤함수(monotone function)인 시그모이드 함수를 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)의 학습에 병행해서 사용하여 이중나선문제(two spirals problem)의 패턴인식에 어떠한 영향이 있 는지 분석하고 이어서 알고리즘의 최적화를 시도한다. 첫 번째 실험에서는 알고리즘의 후보뉴런에 CosExp 함수를 그 리고 출력뉴런에는 시그모이드 함수를 사용하여 나온 인식된 패턴을 분석한다. 두 번째 실험에서는 반대로 CosExp 함수를 출력뉴런에서 사용하고 시그모이드 함수를 후보뉴런에 사용하여 실험하고 결과를 분석한다. 세 번째 실험에서 는 후보뉴런을 위한 8개의 풀을 구성하여 변형된 다양한 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)를 사 용하고 출력뉴런에는 CosExp함수를 사용하여 얻게 된 입력공간의 인식된 패턴을 분석한다. 네 번째 실험에서는 시그 모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻는다. 이 파라미터 값들이 적 용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용되고 출력뉴런에는 CosExp 함수를 사용하여 실험한 최적 화 된 결과를 분석한다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선 의 형태를 그래픽으로 보여준다. 최적화 과정에서 은닉뉴런(hidden neuron)의 숫자가 28에서 15로 그리고 최종적으로 12개로 줄어서 학습 알고리즘이 최적화되었음을 확인하였다.
#Cascade correlation algorithm #Cosine-modulated symmetric exponential function #Sigmoid function #Activation function

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1. [단행본] - Fahlman, S. E. / 1990 / Advances in Neural Information Processing Systems 2 / Morgan-Kaufmann google schola 2. [보고서] - Prechelt, L. / 1999 / PROBEN1-A Set of Neural Network Benchmark Problems and Benchmarking Rules google schola 3. [단행본] - Thomas R. Shultz / 2010 / Encyclopedia of Machine Learning : 139 ~ 147 google schola 4. [학술대회논문] - Ikuta. C / 2010 / Chaos Glial Network connected to Multi-Layer Perceptron for Solving Two-Spiral Problem / Proc. ISCAS’10 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - 이상화 / 2010 / 유전자알고리즘을 이용한 시그모이드 활성화 함수 파라미터의 최적화와 이중나선 문제의 입력공간 패턴인식 분석 / 한국콘텐츠학회 논문지 10 (4) : 10 ~ 18 dbpia

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