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논문 기본 정보

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저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국OA학회 논문지 제5권 제2호
발행연도
2000.6
수록면
30 - 36 (7page)

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은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징값중 최대값과 최소값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징값의 평균과 각 은닉노드의 특징값을 비교하여 평균보다 작은 특징값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. BPN의 특성 및 은닉노드의 기능

Ⅲ. 수렴율 개선을 위한 매개변수 설정

Ⅳ. 은닉노드 pruning 알고리즘

Ⅴ. 실험 및 고찰

Ⅵ. 결론

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