인공 신경망의 계산 복잡도 = Computational Complexity of Artificial Neural Networks

국문 초록 (Abstract)

기존의 계산이 순서적인 절차에 의한 알고리즘에 근거하여 문제를 해결하는 방법이라면, 신경망은 단순한 연산을 수행하는 처리기들의 대규모 상호 연결을 통하여 문제를 해결하고자 하는 새로운 계산 모형이다. 이러한 신경망은 최근 기존 계산 방식의 한계성을 극복할 수 있는 대안의 하나로 여러가지 응용분야에 적용되고 있기는 하지만, 신경망을 현실적인 문제에 이용하기 위해서는 그 자체의 능력과 한계를 연구할 필요가 있다. 본 논문에서는 신경망의 계산 능력을 밝히고, 신경망의 계산 복잡도로서 신경망의 학습 문제가 NP-complete임을 증명하여 신경망의 연결강도를 조정하기 위한 polynomial time 알고리즘이 없음을 보인다.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 신경망 이론의 개요
• Ⅲ. 신경망 학습의 계산 복잡도
• Ⅳ. 결론
• 참고 문헌