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오차 변화를 반영한 Back Propagation Neural Network 학습 함수의 변환
박용범,김인국 단국대학교 통계문제연구소 1994 數學 및 統計硏究 Vol.20 No.-
Sigmoid함수를 사용한 Back Propagation Neural Network 모델은 이용도가 높다. 그러나 Local Minimum에 쉽게 빠져 사용자의 주의를 요한다. 본 논문에서는 시간에 따라 변화하는 전체 오차율을 Back Propagation Neural Network의 학습 함수에 반영함으로써 Local Minimum에 빠지는 문제를 개선 하고자 했다. 더욱이 시간에 따른 학습률 변하는 초기 학습 정도를 조절할 수 있어 학습 속도 개선을 꾀할 수 있다. 제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 Off Line 문자 인식에 적용하여 기존 방식과의 비교한 결과 약간의 인식율개선을 보였고 뛰어난 학습속도의 개선을 보였다.