신경망 학습을 위한 콤팩트 유전 알고리즘

강태원

doi:10.14801/jkiit.2020.18.2.9

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강태원 (강릉원주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제18권 제2호(JKIIT, Vol.18, No.2)

발행연도: 2020.2

수록면: 9 - 15 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2020.18.2.9

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이 연구는 콤팩트 유전 알고리즘(CGA)을 이용해서 다층 신경망 가중치를 최적화하는 CGANN 알고리즘에 대한 것이다. CGA는 유전 알고리즘 변형으로 모집단을 구성하지 않고, 교차와 돌연변이 같은 유전연산을 사용하지 않으며, 원형벡터를 사용해서 염색체를 생성한다. CGANN에서 원형벡터는 염색체를 구성하는 유전자 즉, 신경망을 구성하는 가중치들이 특정 값을 취할 확률을 저장한 벡터이고, CGA는 이것을 학습하여 신경망을 최적화한다. Kaggle의 Fruits360 이미지 데이터 세트를 활용해서, 이미지 분류 문제를 위한 신경망에 CGANN을 적용한 결과, 학습계수에 따라, 일반적인 유전 알고리즘을 결합한 GANN 이상의 정확도로 학습할 수 있음을 확인할 수 있었다.

#compact genetic algorithms #neural networks #soft computing #hybrid algorithms #quantum computing

참고문헌 (16)

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D. Fogel / 1990 / Evolving neural networks / Biological Cybernetics 63:487~493

J. Arifovica / 2001 / Using genetic algorithms to select architecture of a feedforward artificial neural network / Physica A : Statistical Mechanics and its Applications, Vol. 289, No 289(3-4):574~594

J. Idrissi / 2016 / Genetic algorithm for neural network architecture optimization / 2016 3rd International Conference on Logistics Operations Management (GOL) :1~4

P. Koehn / 1994 / Combining Genetic Algorithms and Neural Networks: The Encoding Problem

H. Chiroma / 2017 / Neural Networks Optimization through Genetic Algorithm Searches : A Review / Applied Mathematics and Information Sciences 11(6):1543~1564

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