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인문사회과학기술융합학회 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지 제8권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
903 - 912 (10page)

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입력이 2개인 2-input-CoreNet의 처리 용량은 3차원 무게값 공간에서 분할 영역을 찾아야 하는데 3차원이상에서 분할 공간 영역을 세는 것은 쉽지 않다. 입력 단 cot(x) 레벨링 방법을 사용한 단층 다단 입력 인공신경망회로에서 3차원 공간 분할에 의한 특성화 함수는 으로 표현된다. w2202(p=2x2, q=2) 모델의 특성화 함수는 으로 나왔고, w2203(p=2x2, q=3) 모델의 특성화 함수는 으로 표현되었다. 이들의 초평면 배열에서 총 분할 영역의 수는 으로 각각 14와 59개이다. 이 두 모델을 역전파 알고리즘을 사용한 인공신경망회로로 시뮬레이션 하여 그 결과 수렴, 즉 구현 가능한 함수의 수가 각각 14개와 59개로 앞 특성화 함수의 이론 결과와 정확히 일치함을 보였다. 실험에서는 무게값 공간에서 가능한 중첩점의 수를 줄이기 위하여 입력단 레벨링 방법으로 NMLGR에 소개된 함수와, 출력단 레벨링 방법으로 을 사용하였다.
#Artificial Intelligence #Artificial Neural Network #Multi-Valued Logic #Machine Learning

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참고문헌 (10)

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박종준 / 2014 / 단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 함수에 관한 구현가능 연구 / 전기전자학회논문지 18(4):593~602 dbpia J. J. Park / 2017 / The Characteristic Function of CoreNet(Multi-Level Single-Layer Artificial Neural Netowrks) / Asia-Pacific Journal of Neural Networks and Its Applications 1(1):7~14 google schola 박종준 / 2011 / 단층 코어넷 다단입력 인공신경망회로의 처리용량과 사전 무게값 계산에 관한 연구 / 전기전자학회논문지 15(4):354~362 dbpia J. J. Park / 2017 / The Capacity of CoreNet using the Characteristic Function and its Simulation / Convergence Research Letter 3(4):1135~1140 google schola R. P. Stanley / 2006 / An Introduction to Hyperplane Arrangements / IAS/Park City Mathematics Series :13~29 google schola

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