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저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회/대한산업공학회 2003 춘계공동학술대회
발행연도
2003.5
수록면
852 - 859 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2003

다층 퍼셉트론의 새로운 두 단계 학습 알고리즘
최형준 ,  이재욱 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2003.05 학술대회자료
[SA10 인공지능/전문가시스템] 다층 퍼셉트론의 새로운 두 단계 학습 알고리즘
최형준 ,  이재욱 한국경영과학회 학술대회논문집 2003.05 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 다층 퍼셉트론의 학습을 위한 새로운 두 단계 학습방법을 제안하였다. 첫 번째 단계는 국소최적해로 빨리 수렴하기 위해 Levenberg-Marquardt 알고리즘을 이용한 국소 탐색 단계이다. 두 번째 단계는 첫 번째 단게에서 찾은 국소최적해가 원하는 수준에 미치지 못할 경우 새로운 국소최적해로 벗어나기 위한 선형탐색을 기반의 터널링 단계이다. 이 방법은 연결가중치 공간에서 전역최적해를 빠르게 찾을 수 있는 새로운 학습 방법을 제공한다. 4가지 벤치마크 문제에 기존의 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘과 비교 실험을 통해, 제안된 알고리즘이 빠른 수렴 속도와 낮은 오차값을 가짐을 알 수 있었다.

목차

Abstract

1. 연구배경

2. 다층 퍼셉트론의 구조와 개요

3. 다층 퍼셉트론의 새로운 학습 알고리즘

4. 실험결과와 검토

5. 결론 및 토의

참고 문헌

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