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저자정보
김민겸 (부산일과학고등학교) 김태완 (부산일과학고등학교) 이유승 (부산일과학고등학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 추계종합학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2024.10
수록면
196 - 199 (4page)

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기존 시계열 예측 연구는 대부분 실수 기반의 신경망을 사용하여 복잡한 데이터 패턴을 정확하게 예측함에 있어 복잡한 활성화 함수의 미분 계산이 필요하다. 이러한 접근법은 학습 속도 저하와 많은 연산량을 요구하며, 시계열 데이터 예측에서 병목현상을 일으키는 한계를 가진다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해 순환 복소수 신경망을 기반으로 한 시계열 예측 기법을 제안한다. 연구 결과, 제안 알고리즘은 기존의 실수 기반 신경망보다 시계열 데이터 처리에 있어 더 적은 연산량으로 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 복소수 순환 신경망
Ⅲ. 성능 비교
Ⅳ. 결론
References

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