| 학회 |
한국화학공학회 |
| 학술대회 |
2009년 봄 (04/23 ~ 04/24, 광주 김대중컨벤션센터) |
| 권호 |
15권 1호, p.155 |
| 발표분야 |
공정시스템 |
| 제목 |
다층-피드포워드-신경회로망을 위한 새로운 감독자 학습 방법 개발 |
| 초록 |
인공 신경회로망은 현재 많은 분야에서 널리 사용되어 오고 있다. 그 중에서도 다층-피드포워드-신경회로망이 가장 알려져 있다. 다층-피드포워드-신경회로망은 어떤 복잡한 비선형 동특성이든지 모두 표현할 수 있다. 그러나 신경회로망 감독자 학습에 있어서 학습 시간이 너무 길고 계산 양이 너무 많아 이것의 응용은 매우 제한적인 것이 현실이다. 많은 연구자들이 다양한 감독자 학습 방법을 개발하여 왔지만 여전히 학습 시간에 대한 개선점이 존재한다. 그래서 우리는 파라미터, 비선형 모델인 신경회로망의 학습시간을 획기적으로 줄일 수 있는 새로운 학습법을 개발한다. 이 방법은 모델 파라미터에 대한 목적함수의 비선형성의 원인을 규명하고 비선형성을 유발하는 최소한의 부분만 선형화시켜서 목적함수를 최소화하는 해를 해석적으로 구해낸다. 최소한의 선형화와 해석적 해를 사용하기 때문에 학습시간을 획기적으로 줄일 수 있다. |
| 저자 |
전천호1, 천유진1, 성수환1, 이창규2, 유창규3, 양대륙4
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| 소속 |
1경북대, 2포항산업과학(연), 3경희대, 4고려대 |
| 키워드 |
neural network; supervisory training rule; linearization; optimization
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| E-Mail |
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| 원문파일 |
초록 보기 |
