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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조명원 (성신여자대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제69권 제4호
발행연도
2019.4
수록면
338 - 347 (10page)

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신경망에서 진행되는 발화과정과 함께 학습 과정도 통계역학적인 방법론을 기반으로 표현할 수 있다. 자유에너지 경사하강법으로 신경망 학습규칙을 정의하는 경우 내부에너지의 미분 결과는 일반적으로 시냅스 양단의 신경세포들의 발화상태의 곱으로 구해지며, 이는 헤비안 규칙이라 불리는 기본적인 신경망 학습 원리와 부합된다. 한편 엔트로피의 값을 높이려는 경향은 신경망이 보다 다양하고 적절한 기능을 습득하기 위해 필요한 경쟁적 학습을 이끌 수 있을 것으로 기대된다. 하지만 신경망 모델에 따라 엔트로피는 조금씩 다르게 유도되며, 이들을 최대화 하는 과정이 학습에 미치는 영향도 다르다. 이 논문에서는 자유에너지 또는 엔트로피가 여러 신경망 모델들에서 어떻게 정의될 수 있는지를 살피고, 신경망 모델에서 원래의 학습규칙과는 상관 없이 자유에너지 최소화를 신경망 학습을 진행했을 때 엔트로피가 신경망 학습에 미치는 영향을 정리하였다. 그리고 엔트로피로부터 적절한 경쟁적 학습이 유도되기 위해서 신경망 모델들이 갖추어야 할 요소들에 대해 토의하였다.
#KNeural network learning #Entropy principle #신경망 학습 #엔트로피 원리

목차

I. 서론
II. 빈도수 신경망 모델
III. 유사확률 학습모델
IV. 정보론 기반 학습모델
V. 홉필드망
VI. 볼츠만 머신
VII. 파인만 머신
VIII. 토의
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