Random Tabu 탐색법을 이용한 신경회로망의 고속학습알고리즘에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 Random Tabu 탐색법이란 무엇인가?

Hu에 의해 고안된 방법으로, random 탐색법과 tabu 탐색법을 결합하여 국소적 최적해에 빠지는 것을 방지하고 수렴 정도를 개선하는 최적화 알고리즘을 의미한다.

Q: Random Tabu 탐색법을 이용한 신경회로망 학습은 기존 역전파 학습법과 비교해 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, 제안된 알고리즘은 기존 역전파 학습법보다 더 빠른 수렴 속도를 보이며 국소적 최적해에 갇히는 현상을 효과적으로 방지한다. 특히 step 비가 증가할수록 수렴 속도가 빨라지는 경향을 나타내어 학습 효율성을 크게 개선한다.

양보석; 신광재; 최원호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 양보석 신광재 최원호

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제5권 제3호

발행연도: 1995.9

수록면: 83 - 91 (9page)

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A neural network with one or more layers of hidden units can be trained using the well-known error back propagation algorithm. According to this algorithm, the synaptic weights of the network are updated during the training by propagating back the error between the expected output and the output provided by the network. However, the error back propagation algorithm is characterized by slow convergence and the time required for training and, in some situation, can be trapped in local minima. A theoretical formulation of a new fast learning method based on tabu search method is presented in this paper. In contrast to the conventional back propagation algorithm which is based solely on the modification of connecting weights of the network by trial and error, the present method involves the calculation of the optimum weights of neural network. The effectiveness and versatility of the present method are verified by the XOR problem. The present method excels in accuracy compared to that of the conventional method of fixed values.

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