신경망 구조에 대한 모형선택

국문 초록 (Abstract)

신경망을 구축하는 과정에서 적절한 신경망의 구조를 결정하는 일은 매우 중요하다. 신경망의 구조 설계는 은닉층의 수, 은닉층의 노드 수, 노드들의 배치와 연결을 얼마나 적절히 하느냐 하는 것이다. 그리고 문제의 특성에 따라 구조가 다르다는 것도 구조를 결정하는 데 어려움이 있다. 지금까지의 신경망 구조에 대한 모형선택은 경험적인 방법을 사용한 반복 계산으로 근사해를 구하여 사용하였다.
본 논문에서는 반복 계산으로 인한 비효율적인 방법을 체계화하기 위한 모형선택의 도구를 적절히 사용함으로써 은닉층에 대한 정보를 쉽게 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 검정기준에 따른 비교방법을 제시하여 최적의 신경망의 구조에 대한 모형선택을 할 수 있었으며 이를 모의실험을 통해 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In the process of architecturing neural network, it is the most important matter to decide a suitable neural network architecture. The design of neural network architecture includes the complex process to decide the number of hidden layers, the number of nodes of hidden layers, and the arrangement and connection of nodes. Up to now, in a model selection for neural network architecture, we have used the approximate solution which has been acquired by experiential repetitive calculation.
In this paper, a method has been suggested to easily get the information about hidden layers, in the way of using devices of a model selection in order to schematize non-effective methods produced by repetitive calculation. Furthermore, we make an optimal neural network architecture by suggesting a comparative method fitted in the official standard, and then simulate the model.

목차 (Table of Contents)

• 목차
• 요약 = i
• 목차 = ii
• 표목차 = iii
• 그림목차 = iv
• I. 서론 = 1
• II. 신경망의 개요 = 3
• 1. 신경망 이론 = 3
• 2. 역전파 학습 알고리즘의 특성 = 5
• III. 신경망 모형선택 방법 = 11
• 1. 신경망의 모형선택 = 11
• 2. 모형선택 실험 = 12
• IV. 함수추정을 위한 신경망모형 구축실험 = 13
• 1. 모형 실험조건 = 13
• V. Qnet97을 이용한 모형 구축실험 = 17
• 1. Qnet97의 소개 = 17
• 2. Qnet97의 실행화면 = 17
• VI. 모의실험 결과 = 33
• VII. 결론 = 41
• 참고문헌 = 43
• Abstract = 45