인공 신경망에서 은닉 유닛 명확화를 이용한 효율적인 규칙추출 방법

이헌주; 김현철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이헌주 (고려대학교) 김현철 (고려대학교)

저널정보: 한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제21권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 51 - 58 (8page)

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인공 신경망은 최근 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주고 있다. 하지만 인공 신경망이 학습한 지식이 정확히 어떤 내용인지를 사람이 파악하기 어렵다는 문제점이 존재하는데, 이를 해결하기 위한 방법중 하나로 학습된 인공 신경망에서 규칙을 추출하는 방법들이 연구되고 있다. 본 연구에서는 학습된 인공 신경망으로부터 규칙을 추출하는 방법 중 하나인 ordered-attribute search(OAS) 알고리즘을 사용하여 인공 신경망으로부터 규칙을 추출해보고, 추출된 규칙을 개선하기 위해 규칙들을 분석하였다. 그 결과로 은닉 층의 출력값 분포가 OAS 알고리즘을 이용해 추출된 규칙의 정확도에 영향을 주는 것을 파악하였고, 은닉 유닛 명확화 기법을 통해 은닉 층 출력값을 이진화하여 효율적인 규칙을 추출할 수 있음을 제시하였다.

#인공 신경망 #규칙추출 #은닉 유닛 명확화 #Artificial Neural Network #Rule Extraction #Hidden Unit Clarification

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[학술지(정기간행물)] - T. Hailesilassie / 2016 / Rule extraction algorithm for deep neural networks: A review / International Journal of Computer Science and Information Security 14 (7) : 376 ~

[학술지(정기간행물)] - Andrews, R. / 1995 / Survey and critique of techniques for extracting rules from trained artificial neural networks / Knowledge-Based System 8 (6) : 373 ~ 389

[학술지(정기간행물)] - Kim H. / 2000 / Computationally Efficient Heuristics for If-Then Rule Extraction from Feed-Forward Neural Networks / Lecture Notes in Computer Science 1967

[학술지(정기간행물)] - Ishikawa, M. / 1996 / Structural Learning with Forgetting / Neural Networks 9 (3) : 509 ~ 521

[학술지(정기간행물)] - L. M. Fu / 1994 / Rule Generation from Neural Networks / Systems, Man and Cybernetics 24 (8) : 1114 ~ 1124

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