비단조 DBM 네트워크의 성능 개선에 관한 연구 = A Study on Performance Improvement of Nonmonotonic Deterministic Boltzmann Machine
저자
박철영 (대구대학교 정보통신공학부)
발행기관
대구대학교 정보통신연구소(Computer & Communication Research Center, Daegu University)
학술지명
권호사항
발행연도
2003
작성언어
Korean
KDC
560.000
자료형태
학술저널
수록면
7-13(7쪽)
제공처
소장기관
본 연구에서는 학습기능을 갖는 결정론적 볼츠만머신의 은닉층에 비단조 뉴런을 이용하여 그 학습성능을 수치 시뮬레이션을 통하여 분석한다. 먼저 네트워크의 은닉층에 비단조 및 단조뉴런을 이용한 경우에 대하여 각각 활성화 함수로 시그모이드 함수와 end-cut-off 타입의 비단조함수를 사용한 경우에 대하여 성능을 비교한다. 실제 하드웨어로 구성하는 경우의 실현을 용이하게 하기 위하여 end-cut-off 타입의 비단조 합수는 연속함수가 아닌 구분선형 함수를 사용한다. 다음으로는 네트워크의 학습성능을 학습수렴율, 학습안정도, 그리고 학습 횟수의 3가지 지표를 이용하여 비교한다. 학습 대상으로는 N-Parity 문제에 대하여 수행한다. 마지막으로 CMOS 회로를 사용하여 제안한 결정론적 볼츠만머신 네트워크에 필요한 비단조 뉴런 회로를 설계하고 SPICE 시뮬레이션을 통하여 그 유용성을 입증한다.
In this paper, We evaluate the learning ability of non-monotonic DBM(Detemnistic Boltzmann Machine) network through numencal simulations The simulation results show that the proposed system has higher performance than monotonic DBM network model Non-monotonic DBM network also show an interesting result that network itself adjusts the number of hidden layer neurons DBM network can be realized with fewer components than other neural network models These results enhance the utilization of non-monotonic neurons in the large scale integration of neuro-chips
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