Method for the Initial Value of Weights to Obtain Stable Results of Unsupervised Neural Network

Q: 이 논문에서 정의한 연결 가중치란 무엇인가?

신경망 내의 뉴런 간 연결 강도를 나타내는 값으로, 학습 과정에서 지속적으로 조정되는 요소다. 본 연구에서는 이 가중치의 초기화 방법이 비지도 신경망 모델의 전체적인 성능과 안정성에 결정적인 영향을 미치는 핵심 변수로 작용한다.

Q: SOM의 최종 가중치를 ART의 초기 가중치로 사용할 때 어떤 효과가 나타나는가?

연구 결과, 랜덤 초기화 방식보다 SOM의 최종 가중치를 ART의 초기 값으로 활용했을 때 모델의 성능과 안정성이 크게 향상되었다. 특히 Vigilance parameter 값을 증가시킴으로써 더욱 최적화된 성능을 얻을 수 있음이 검증되었다.

Seongchul Park; Sanghyun Seo; Changhoon Jeong; Juntae Kim

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Seongchul Park (Dongguk University) Sanghyun Seo (Dongguk University) Changhoon Jeong (Dongguk University) Juntae Kim (Dongguk University)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of The International Workshop on Future Technology Proceedings of The International Workshop on Future Technology FUTECH 2019

발행연도: 2019.1

수록면: 55 - 57 (3page)

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In this study, we try to improve the efficiency of unsupervised neural network model by studying the initial values of connection weights as the supervised neural network model. Until now, the connection weight initialization method of the unsupervised neural network was to uni ... 전체 초록 보기

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