실험계획법을 이용한 다층 퍼셉트론 인공 신경망의 구조 설계

Q: 이 논문에서 정의한 실험계획법이란 무엇인가?

실험계획법은 실험 결과에 영향을 주는 요인들이 직교성을 갖도록 실험을 계획하여 데이터를 얻는 방법이다. 이는 적은 실험 횟수로 최대의 정보를 얻어 최적의 시스템 구성을 찾는 데 활용되며, 특히 직교배열표를 사용하여 제어 인자의 신뢰성을 효율적으로 검토할 수 있다.

Q: 실험계획법을 다층 퍼셉트론 인공신경망 설계에 적용하면 어떤 이점이 있는가?

연구 결과, 다층 퍼셉트론 인공신경망 구성 시 은닉 뉴런 수, 학습률, 학습 횟수 등 다양한 변수의 최적 조합을 찾는 데 실험계획법을 적용하면 짧은 시간 내에 좋은 성능을 내는 신경망을 얻을 수 있다. 이는 선박 건조 공수 예측과 같은 실제 사례에서 높은 적중률을 달성하는 데 기여한다.

이석호; 강대천; 이찬; 강무진

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이석호 강대천 이찬 강무진

저널정보: Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 韓國精密工學會 96年度春季學術大會論文集

발행연도: 1996.6

수록면: 536 - 540 (5page)

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