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신경망 학습의 일반화 성능향상을 위한 인자들의 결합효과
윤여창,Yoon YeoChang 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.3
The goal of this paper is to study the joint effect of factors of neural network teaming procedure. There are many factors, which may affect the generalization ability and teaming speed of neural networks, such as the initial values of weights, the learning rates, and the regularization coefficients. We will apply a constructive training algerian for neural network, then patterns are trained incrementally by considering them one by one. First, we will investigate the effect of these factors on generalization performance and learning speed. Based on these factors' effect, we will propose a joint method that simultaneously considers these three factors, and dynamically hue the learning rate and regularization coefficient. Then we will present the results of some experimental comparison among these kinds of methods in several simulated nonlinear data. Finally, we will draw conclusions and make plan for future work. 본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.
윤여창,조나래,이성덕 한국데이터정보과학회 2017 한국데이터정보과학회지 Vol.28 No.6
In this study, the problems in the short term stock market forecasting are analyzed and the feasibility of the ARIMA method and the backpropagation neural network is discussed. Neural network and genetic algorithm in short term stock forecasting is also examined. Since the backpropagation algorithm often falls into the local minima trap, we optimized the backpropagation neural network and established a genetic algorithm based on backpropagation neural network for forecasting model in order to achieve high forecasting accuracy. The experiments adopted the korea composite stock price index series to make prediction and provided corresponding error analysis. The results show that the genetic algorithm based on backpropagation neural network model proposed in this study has a significant improvement in stock price index series forecasting accuracy. 본 연구에서는 단기 예측을 위한 자기회귀누적이동평균모형, 역전파 신경망 및 유전자 알고리즘의 결합 적용에 대하여 논의하고 이를 통한 유전자-신경망 알고리즘의 효용성을 살펴본다. 일반적으로 역전파 알고리즘은 지역 최소값에 수렴될 수 있는 단점이 있기 때문에, 여기서는 예측 정확도를 높이기 위해 역전파 신경망 구조를 최적화자고 유전자 알고리즘을 결합한 유전자-신경망 알고리즘 기반 예측모형을 구축한다. 실험을 통한 오차 비교는 KOSPI 지수를 이용한다. 결과는 이 연구에서 제안된 유전자-신경망 모형이 역전파 신경망 모형과 비교할 때 예측 정확도에서 어느 정도 유의한 효율성을 보여주고자 한다.
The Economics of Forest Management for Multiple Uses : The Theory and Applications
윤여창,Youn, Yeo Chang Korean Society of Forest Science 1987 한국산림과학회지 Vol.76 No.2
산림(山林)의 다목적(多目的) 경영(經營)은 자원(資源)의 효율적(效率的)인 이용(利用)을 가능(可能)케 하는 경제학(經濟學) 이론(理論)의 한 응용예(應用例)로 볼 수 있다. 본고(本稿)에서 산림(山林)의 다목적(多目的) 이용(利用)을 뒷받침 해 주고 있는 경제학(經濟學) 이론(理論) 중(中) 두가지 중요(重要)한 이론(理論), 즉(卽) 기업이론(企業理論)과 자본이론(資本理論)의 산림경영적(山林經營的) 해석(解析)과 그 적용상(適用上)에 문제(問題)가 되고 있는 비목재(非木材) 효용(效用)의 측정방법(測定方法)을 검토(檢討)하였다. 또한, 실증적(實證的) 연구(硏究)로서 덕유산(德裕山) 국립공원(國立公園)의 산림휴양(山林休養) 가치(價値)를 Clawson의 여행비용법(旅行費用法)에 의하여 계측(計測)하였다. The concept of multiple-use forestry can be considered as a simple application of the economic theory which commands the efficient utilization of resources. This paper reviews two important branches of the economic theory-theory of the firm and the capital theory-and discusses various methodologies of measuring the non-timber benefits from the forest. In addition, an empirical analysis with an example of the Deogyu National Park is presented. For this purpose, the Clawson's Travel Cost Method was employed.
윤여창,손종수,정인정 한국지능정보시스템학회 2009 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.11
인터넷의 눈부신 발전으로 사용자가 이용할 수 있는 정보와 자료는 지속적으로 증가하고 있지만, 키워드 기반의 정보검색엔진은 사용자가 검색하고자 하는 정보와 연관성을 가지고 있는 다른 정보들을 보여주지 못하고 있다. 특히 자신이 원하는 논문을 찾는학술연구자들은 해당 분야와 관련 있는 다른 개념이나 논문을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 논문에서는 여러 학술논문들에서 사용한 키워드 혹은 태그를 이용하여 해당 분야의 개념계층관계를 RDF 포맷으로 생성한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면 학술논문검색에서 검색효율을 높일 수 있을 뿐만 아니라 검색 키워드와 관련 있는 상하위 개념을 알고 있지 못한 사용자에게 더 많은 정보를 제공해 줄 수 있다. 또한 개념계층관계를 RDF 포맷으로 생성하므로 이기종간의 호환성 문제를 해결하고 정보의 활용도를 극대화 했다.