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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제5호
발행연도
2004.5
수록면
537 - 542 (6page)

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다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP) 구조는 그의 비선형 적합능력으로 인하여 매우 다양한 실제 문제에 적용되고 있다. 그러나 일반화된 MLP구조의 적합능력은 은닉노드의 개수, 초기 가중값 그리고 학습 회수 또는 학습 오차와 같은 구조인자(factor)들에 크게 영향을 받는다. 만약 이들 구조인자가 부적절하게 선택되면 일반화된 MLP구조의 적합능력이 매우 왜곡될 수 있다. 따라서 MLP구조에 영향을 주는 인자들의 결합 영향을 살펴보는 것은 중요한 문제이다. 이 논문에서는 제어상자(controller box)를 통한 학습결과와 더불어 MLP구조를 일반화할 때 영향을 줄 수 있는 신경망의 일반적인 구조인자들을 실증적으로 살펴보고 이들의 상대효과를 비교한다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. MLP네트워크의 복잡도 제어

3. 실증분석

4. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (12)

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