복잡한 비선형 회귀문제들에서 최적의 신경망을 구축하기 위해서는 구조의 선정 및 노이즈에 의한 과잉학습(overtraining) 등에 따른 많은 문제들이 있다. 본 논문에서는 flexible incremental 알고리...
http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
https://www.riss.kr/link?id=A76539890
2009
Korean
KCI등재
학술저널
574-579(6쪽)
0
0
상세조회0
다운로드국문 초록 (Abstract)
복잡한 비선형 회귀문제들에서 최적의 신경망을 구축하기 위해서는 구조의 선정 및 노이즈에 의한 과잉학습(overtraining) 등에 따른 많은 문제들이 있다. 본 논문에서는 flexible incremental 알고리...
복잡한 비선형 회귀문제들에서 최적의 신경망을 구축하기 위해서는 구조의 선정 및 노이즈에 의한 과잉학습(overtraining) 등에 따른 많은 문제들이 있다. 본 논문에서는 flexible incremental 알고리즘을 이용하여 단계적으로 최적의 신경망을 구축하는 방법을 제안한다. Flexible incremental 알고리즘은 예측 잔류오차를 최소화하기 위해 단계적으로 추가되어지는 은닉노드 개수를 검증데이터를 이용하여 신축성 있게 조절하고, 빠른 학습을 위하여 ELM (Extreme Learning Machine)을 이용한다. 제안된 방법은 신경망의 구축과정에서 사용자의 어떠한 관여 없이도 빠른 학습과 적은 수의 은닉노드들에 의한 범용 근사화 (universal approximation)가 가능한 신경망의 구축이 가능한 장점을 가지고 있다. 다양한 종류의 벤치마크 데이터들을 이용한 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 실제 회귀문제들에서 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
There have been much difficulties to construct an optimized neural network in complex nonlinear regression problems such as selecting the networks structure and avoiding overtraining problem generated by noise. In this paper, we propose a stepwise con...
There have been much difficulties to construct an optimized neural network in complex nonlinear regression problems such as selecting the networks structure and avoiding overtraining problem generated by noise. In this paper, we propose a stepwise constructive method for neural networks using a flexible incremental algorithm. When the hidden nodes are added, the flexible incremental algorithm adaptively controls the number of hidden nodes by a validation dataset for minimizing the prediction residual error. Here, the ELM (Extreme Learning Machine) was used for fast training. The proposed neural network can be an universal approximator without user intervene in the training process, but also it has faster training and smaller number of hidden nodes. From the experimental results with various benchmark data sets, the proposed method shows better performance for real-world regression problems than previous methods.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 G. B. Huang, "Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks With Random Hidden Nodes" 17 (17): 879-892, 2006
2 C. Blake, "UCI repository of machine learning databases" University of California
3 H. T. Huynh, "Small Number of Hidden Units for ELM with Two-stage Linear Model" E91 (E91): 1042-1049, 2008
4 F. Han, "Improved Extreme Learning Machine for Function Approximation by Encoding a Priori Information" 69 (69): 2369-2373, 2006
5 G. B. Huang, "Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks" 2 : 985-990, 2004
6 G. B. Huang, "Enhanced Random Search based Incremental Extreme Learning Machine" 71 : 3460-3468, 2008
7 T. Andersen, "Cross Validation and MLP Architecture Selection" 1999
8 G. B. Huang, "Convex Incremental Extreme Learning Machine" 70 : 3056-3062, 2007
9 조재훈, "Bacterial foraging algorithm 을 이용한 extreme learning machine의 피라미터 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 807-812, 2007
10 G. Castellano, "An Iterative Pruning Algorithm for Feedforward Neural Networks" 8 (8): 519-531, 1997
1 G. B. Huang, "Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks With Random Hidden Nodes" 17 (17): 879-892, 2006
2 C. Blake, "UCI repository of machine learning databases" University of California
3 H. T. Huynh, "Small Number of Hidden Units for ELM with Two-stage Linear Model" E91 (E91): 1042-1049, 2008
4 F. Han, "Improved Extreme Learning Machine for Function Approximation by Encoding a Priori Information" 69 (69): 2369-2373, 2006
5 G. B. Huang, "Extreme learning machine: a new learning scheme of feedforward neural networks" 2 : 985-990, 2004
6 G. B. Huang, "Enhanced Random Search based Incremental Extreme Learning Machine" 71 : 3460-3468, 2008
7 T. Andersen, "Cross Validation and MLP Architecture Selection" 1999
8 G. B. Huang, "Convex Incremental Extreme Learning Machine" 70 : 3056-3062, 2007
9 조재훈, "Bacterial foraging algorithm 을 이용한 extreme learning machine의 피라미터 최적화" 한국지능시스템학회 17 (17): 807-812, 2007
10 G. Castellano, "An Iterative Pruning Algorithm for Feedforward Neural Networks" 8 (8): 519-531, 1997
11 N. Liang, "A Fast and Accurate Online Sequential Learning Algorithm for Feedforward Networks" 17 (17): 1411-1423, 2006
Voting Analysis in Political Science
고장이 존재하는 육족 보행 로봇을 위한 대수적 힘 분배
네트워크 제어 시스템의 강인 퍼지 관측기 기반 출력궤환 제어기
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2023 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (재인증) | |
2019-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (계속평가) | |
2015-12-01 | 평가 | 등재후보로 하락 (기타) | |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2008-02-20 | 학술지명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 논문지 -> 한국지능시스템학회 논문지외국어명 : 미등록 -> Journal of Korean Institute of Intelligent Systems | |
2008-02-18 | 학회명변경 | 한글명 : 한국퍼지및지능시스템학회 -> 한국지능시스템학회영문명 : Korea Fuzzy Logic And Intelligent Systems Society -> Korean Institute of Intelligent Systems | |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.62 | 0.62 | 0.63 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.56 | 0.49 | 0.866 | 0.2 |