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이형일(Yih Hyeongil),윤충화(Youn Chung-Hwa) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.1
신경망의 학습 방법으로 쓰이는 알고리즘은 여러가지가 있으나, 다층구조를 갖는 신경망의 대표적인 학습 방법으로는 역전도 알고리즘이 사용된다. 역전도 알고리즘은 화상처리, 음성인식, 패턴인식 등에 널리 사용되고 있음에도 불구하고, 여러가지 문제점을 가지고 있다. 특히 학습하는 데 많은 시간을 소비한다는 점과 오차의 함수가 지역 최소치로 수렴하는 단점들이 있다. 본 논문에서는 역전도 알고리즘의 학습 시간을 줄이기 위해 활성화 함수 기울기를 전체 오류에 따라 적절히 변화시켜 학습의 수렴속도를 최대로 하는 방법에서 발생하는 오차함수의 지역 최소 상태로 빠지는 문제점을 가중치의 그 변화량을 적절히 변화시켜 해결하는 방법을 제안한다.
목금란,윤충화,윤승호 명지대학교 공학기술연구소 1991 공학기술연구소 논문집 Vol.6 No.-
The Error Backpropagation Alogorithm has great populatity for its simplicity and algorithmic stability, but its generalization property, i.e.correctness ratio, is not satisfactory. In this paper, we proposed post processing techniques which significantly enhance the correctness ratio. We have shown that, when arbitrary input patterns are given to neural networks, our proposed methods improve the probability of getting correct answers, and reduce the chances of spurious answers, over the conventional Error Backpropagation Algorithm.
박두일,윤충화 명지대학교 공학기술연구소 1991 공학기술연구소 논문집 Vol.6 No.-
Artificial neural network has offered distributed processing power, error correcting capability and structural simplicity of the basic computing element. Basically, neural nets are self-adaptive systems that try to configure themselves to store new information. The Error Backpropagation Algorithm is one of the most widely-used learning algorithms for multi-layered neural networks, but it has a serious drawback that it requires a lengthy learning time, even for a moderate number of input patterns. In this paper, we proposed a specific definition of generalization concept and comparatively analyzed methods which enhance the generalization property and techniques which reduce the learning time, based on this definition.